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摘要:
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 MapReduce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代滤波处理过程,有效提升了地震属性处理效率.实验表明随着数据量和迭代次数增加,同样的处理过程在Spark下比Hadoop MapReduce下的计算效率能够提升10倍左右.
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文献信息
篇名 Spark框架下地震属性处理方法研究
来源期刊 计算机与数字工程 学科 工学
关键词 地震属性分析 Spark RDD MapReduce 迭代计算
年,卷(期) 2018,(8) 所属期刊栏目 信息处理与网络安全
研究方向 页码范围 1620-1626
页数 7页 分类号 TP30
字数 5729字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-9722.2018.08.028
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
地震属性分析
Spark
RDD
MapReduce
迭代计算
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机与数字工程
月刊
1672-9722
42-1372/TP
大16开
武汉市东湖新技术开发区凤凰产业园藏龙北路1号
1973
chi
出版文献量(篇)
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