【摘 要】
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为解决单机环境下地震属性计算处理效率低下问题,提出基于分布式并行框架Spark的地震属性迭代处理方法,构建满足并行计算需求的地震属性文件结构,然后将存储于HDFS上的地震属
【机 构】
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中国石油大学地球物理与信息工程学院,中国石油大学（北京）石油数据挖掘北京市重点实验室
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为解决单机环境下地震属性计算处理效率低下问题,提出基于分布式并行框架Spark的地震属性迭代处理方法,构建满足并行计算需求的地震属性文件结构,然后将存储于HDFS上的地震属性数据以分布式弹性数据集（RDD）的形式读入内存,使用Spark将涉及多次迭代的地震属性计算过程转化为数据转移DAG图并分步执行,整个计算过程在内存中完成多次迭代后再将结果持久化到磁盘,相比于Hadoop Map Reduce和传统的单机处理过程避免了每次迭代时中间结果的磁盘IO,极大地提高了处理效率。将此方法应用于曲率属性的二维高斯迭
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