摘要
数据排序是石油勘探地震资料处理中重要的一个环节。近年来,随着勘探精度的提高,需要排序的数据量越来越大。传统的数据排序算法并没有针对海量数据进行优化,造成了数据下排序速度慢,甚至是排序错误的问题。本文提出了一种基于MapReduce思想的数据分选算法,通过将排序任务拆分成多个容易并行,且粒度较小的分任务,从而能够充分发挥计算集群的并行计算优势。这一算法在计算集群上能够高效地对海量数据进行排序。通过实验,相较于传统算法,本文提出的算法的加速比最高达到1.94,验证了该算法的有效性。
出处
《石油工业计算机应用》
2022年第1期9-12,共4页
Computer Applications Of Petroleum
基金
国家重点研发计划项目“深海关键技术与装备”(2019YFC0312002)。
