【摘 要】
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针对震动波波速成像过程中遇到的海量数据处理问题，提出了分布式实现到时差相关运算，提出了在MapReduce框架下到时差计算的程序设计思路，并在hadhoop环境下进行测试。测试结果表
【机 构】
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中国矿业大学物联网感知矿山研究中心,矿山互联网应用技术国家地方联合工程实验室,徐州工程学院数理学院,中国矿业大学信息与电气工程学院
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针对震动波波速成像过程中遇到的海量数据处理问题，提出了分布式实现到时差相关运算，提出了在MapReduce框架下到时差计算的程序设计思路，并在hadhoop环境下进行测试。测试结果表明使用MapReduce作为海量传感器数据的处理框架是可行的；在进行并行的到时差相关运算时，hadoop集群运算所需时间受待计算数据量和data node个数的影响，待计算数据量越大，或data node个数越少，运算所需时间越长，但这两组关系均非线性；平均Map时间与待计算数据量和data node个数无关，仅与Map函数的
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