基于GeoEast系统的超大数据处理资源优化技术研究与应用
基于PB级地震数据的GeoEast云平台架构研究
基于PB级地震数据的GeoEast云平台架构研究GeoEast云平台是一个基于PB级地震数据的云计算架构，旨在提供高效、可靠的地震数据分析和处理服务。
该平台能够支持大规模数据的存储、处理和可视化，并能够提供实时的地震监测和预警功能。
GeoEast云平台的架构主要包括以下几个组件：数据存储模块、数据处理模块、数据可视化模块、地震监测模块和预警模块。
数据存储模块是整个平台的核心组件，它负责存储PB级地震数据。
为了应对大规模数据存储的需求，可以采用分布式存储系统，如Hadoop分布式文件系统（HDFS），将数据分布存储在多台服务器上。
还可以使用高性能的数据库系统，如Apache Cassandra，来存储时间序列数据，以满足地震数据的高速写入和查询需求。
数据处理模块负责对地震数据进行分析和处理。
可以利用分布式计算框架，如Apache Spark，对数据进行批处理和实时处理。
批处理可以用于地震数据清洗和特征提取，实时处理可以用于地震数据监测和预警。
还可以采用机器学习算法，如深度学习算法，对地震数据进行模式识别和预测，以提高地震预警的准确性和及时性。
数据可视化模块是用于展示地震数据和分析结果的组件。
可以使用Web技术，如HTML5和JavaScript，开发交互式的地震数据可视化界面。
还可以使用地理信息系统（GIS）技术，将地震数据在地理空间上进行可视化和分析，以便用户更直观地了解地震情况。
地震监测模块是用于实时监测地震活动的组件。
可以采用分布式数据采集系统，如云闪存存储系统，将地震数据从多个地震监测站点实时采集到平台中，并实时进行数据分析。
还可以利用传感器网络和物联网技术，实时监测地震数据，并将数据发送到云平台进行进一步处理和分析。
预警模块是用于实时预警地震的组件。
可以利用实时数据分析和模式识别算法，对地震数据进行实时预测和预警。
一旦检测到地震信号，系统会立即发出预警信息，并通知相关部门和用户，以便他们及时采取措施。
基于PB级地震数据的GeoEast云平台架构研究
基于PB级地震数据的GeoEast云平台架构研究GeoEast云平台是一个以地震数据为核心的大数据云计算平台。
该平台基于PB级地震数据，采用先进的数据挖掘和机器学习技术，可以支持地震研究、地震监测、地震预警等应用。
整个平台的架构可以分为三层：数据层、计算层和应用层。
以下将详细介绍每一层的构成和功能。
数据层是整个平台最底层，主要包括地震观测数据和地震背景数据。
地震观测数据包括地震波形数据、地震目录数据和地震监测数据等；地震背景数据包括地形数据、地质构造数据、地球物理数据等。
这些数据来源复杂，规模庞大，需要进行存储、管理和备份。
数据层主要的任务是将这些数据整合起来，实现数据的规范化、标准化和可视化，为后续的应用提供支持。
计算层是平台的核心层，主要负责将庞大的地震数据转化为可用的信息，为应用层提供数据分析和处理的基础。
计算层包括以下组件：1. 数据处理：对地震数据进行清洗、过滤、时序对齐等处理，提取出有效信息。
2. 数据挖掘：利用机器学习、深度学习等技术，从庞大的地震数据中提取出地震的特征，发现地震的规律和趋势，为地震预警和灾害预防提供支持。
3. 数据可视化：采用先进的可视化手段，将地震数据以图表、地图等形式展示出来，帮助用户更好地理解数据，发现地震隐患。
应用层是平台的最上层，主要为用户提供各种地震相关的应用服务。
应用层根据不同用户的需求，将计算层处理得到的信息提供给用户使用，包括地震预警、地震灾害评估、地震目录查询、地震研究等。
应用层的优化可以提高用户体验，促进平台应用的广泛推广。
在实现这个架构的过程中，GeoEast云平台还需要实现以下功能：1. 安全性：保证数据的安全性和隐私性。
2. 可扩展性：平台需要能够支持不断增长的数据量和用户量。
3. 高可用性：保证平台24小时正常运行，对紧急情况进行快速响应。
总之，基于PB级地震数据的GeoEast云平台架构研究，旨在实现地震数据的集成、处理和应用，为地震预警、地震灾害预防、地震科学研究等领域提供强有力的支持。
基于PB级地震数据的GeoEast云平台架构研究
基于PB级地震数据的GeoEast云平台架构研究近年来，大数据技术的发展为地震数据的处理和分析提供了更好的解决方案。
GeoEast公司基于PB级地震数据，设计和开发了一套名为GeoEast云平台的地震数据处理平台。
本文将对该云平台的架构进行研究和分析。
GeoEast云平台的架构采用了微服务架构，这是一种将复杂应用程序拆分为一系列小型独立服务的架构风格。
每个微服务都有自己独立的开发、测试和部署过程，可以单独扩展，便于团队协作和维护。
该云平台的核心组件包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等模块。
数据采集模块负责实时收集地震数据，并将数据存储到分布式文件系统中。
数据存储模块采用Hadoop分布式文件系统（HDFS）来存储PB级地震数据，具有高可靠性和可伸缩性。
数据处理模块负责对地震数据进行预处理和转换，以提供给用户更加精确、实时的地震信息。
数据分析模块则通过数据挖掘和机器学习算法，对地震数据进行分析和建模，为地震预测和防灾提供支持。
在架构设计上，GeoEast云平台采用了容器化技术来实现每个微服务的隔离和部署。
具体来说，平台使用Docker容器来打包和分发微服务，通过Kubernetes容器编排平台进行自动化管理和扩展。
这种容器化架构可以大大简化部署和管理的复杂性，提高系统的弹性和可扩展性。
除了数据处理模块外，GeoEast云平台还提供了一些其他功能模块，如用户管理、权限控制、任务调度和数据可视化等。
用户管理模块负责管理用户的注册、登录和权限分配，确保系统的安全性和可靠性。
权限控制模块则基于角色和权限的设计，实现对数据和功能的精细化控制。
任务调度模块用于管理和调度各个微服务的工作任务，保证系统的高效运行。
数据可视化模块将地震数据以可视化图形的形式展示，方便用户查看和分析。
基于PB级地震数据的GeoEast云平台采用了微服务架构和容器化技术，实现了地震数据的实时采集、存储、处理和分析。
该平台具有高可靠性、可伸缩性和易管理性的特点，为地震预测和防灾提供了有效的支持。
GeoEast项目底图海量数据管理与显示技术
GeoEast项目底图海量数据管理与显示技术邓丽[1];张旭东[1];吴蜀燕[1];金瑞锋[1];李海鹰[1];李全虎[1]【期刊名称】《石油工业计算机应用》【年(卷),期】2018(26)2【摘要】项目底图子系统是一个在大地坐标系统上显示项目所包括的测量数据投影位置的窗口,用户可利用项目底图的显示功能在平面上分析项目中的数据,是项目管理的重要组成部分。
针对目前海量数据的需求,项目底图采用了一系列关键技术,在数据读取、数据显示以及数据分析、编辑、计算等方面都取得很大进展,并且在实际应用中取得了良好的效果。
【总页数】3页(P16-18)【作者】邓丽[1];张旭东[1];吴蜀燕[1];金瑞锋[1];李海鹰[1];李全虎[1]【作者单位】[1]中国石油东方地球物理公司物探技术研究中心;;[1]中国石油东方地球物理公司物探技术研究中心;;[1]中国石油东方地球物理公司物探技术研究中心;;[1]中国石油东方地球物理公司物探技术研究中心;;[1]中国石油东方地球物理公司物探技术研究中心;;[1]中国石油东方地球物理公司物探技术研究中心【正文语种】中文【中图分类】P226.3【相关文献】1.海量数据管理技术在桥梁结构监测中的应用 [J], 周兵;周锋2.GeoEast海量地震数据高效处理技术 [J], 文佳敏;赵长海;侯红军;杜吉国;王增波3.GeoEast海量数据处理资源优化配置技术研究与应用 [J], 龚莉;赵玉梅;张红杰;郑玉霞;刘宗祥4.基于根节点聚合技术的海量倾斜摄影三维模型数据管理与应用研究 [J], 吕剑峰;储鼎;赵晓伟5.中国科学院地理信息技术与产业发展论坛暨“SuperMap GIS技术研讨会”——北京超图海量空间数据管理技术取得重大突破 [J],因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
GEOEAST系统在地震数据处理中的应用的开题报告
GEOEAST系统在地震数据处理中的应用的开题报告题目：GEOEAST系统在地震数据处理中的应用一、研究背景地震是地球上深部地壳与上层地球圈之间长期紧张积压形成的弹性应变释放的过程，是地球活动的一种重要表现形式。
地震数据的处理对于地震发生预警、震源定位、地震物理学研究等方面具有重要的意义。
然而，地震数据处理的复杂性和数据量巨大的量级，使得传统的数据处理方法难以胜任，因此需要新的处理方法及工具来提高数据处理效率和精度。
GEOEAST系统是一种新型的地震数据处理方法，它采用并行计算技术和分布式计算技术，能够实现对大规模地震数据的高效处理和分析。
GEOEAST系统已经在很多大型地震科学研究项目中得到了广泛的应用，例如中国大陆地震台网震源定位系统、地震观测系统等等。
因此，本研究将探究GEOEAST系统在地震数据处理中的应用，以期为地震研究和预测提供更好的技术支持。
二、研究目的本研究旨在探究GEOEAST系统在地震数据处理中的应用，包括GEOEAST系统的原理、功能及其在地震数据处理中的具体应用。
并进一步分析GEOEAST系统的处理效率和精度，比较其与传统方法的优缺点，为地震数据处理提供更高效、精确的技术支持。
三、研究内容（1）GEOEAST系统的原理及功能介绍该部分主要介绍GEOEAST系统的原理、架构、特点和相关功能，包括系统的数据输入输出方式、CPU资源的分配和调度机制等。
（2）GEOEAST系统在地震数据处理中的应用该部分将详细阐述GEOEAST系统在地震数据处理中的具体应用，如地震波形的处理、震源定位、震源机制反演、地球构造研究等方面。
（3）GEOEAST系统与传统方法比较分析该部分将对传统地震数据处理方法与GEOEAST系统进行比较分析，比较它们的优缺点以及在不同场景下的使用情况。
四、研究意义本研究能够进一步推动地震数据处理技术的发展，为地震研究提供更加高效、精确的技术支持，从而提高地震预警和预测的准确性和可靠性。
基于PB级地震数据的GeoEast云平台架构研究
基于PB级地震数据的GeoEast云平台架构研究
GeoEast云平台是一个基于PB级地震数据的地震灾害研究平台，旨在为地震研究人员提供强大的计算和分析能力。
该平台的架构需要考虑到数据的存储、处理和计算能力的需求，以及用户界面的友好性和可靠性。
平台的数据存储架构需要能够存储和管理PB级别的地震数据。
数据存储可以采用分布式文件系统，例如Hadoop分布式文件系统（HDFS），以提供高可靠性和高可扩展性。
平台还可以使用分布式数据库，如HBase或Cassandra，以支持高并发的数据访问和查询。
平台的数据处理架构需要具备较高的计算能力，以支持地震数据的预处理和分析。
平台可以使用分布式计算框架，如Apache Spark或Hadoop MapReduce，以实现并行计算和大规模数据处理。
平台还可以使用GPU加速技术，如NVIDIA CUDA，以提升计算性能。
平台的用户界面需要具备友好性和可靠性。
用户界面可以采用Web应用程序的形式，以实现跨平台和远程访问。
平台可以使用前端框架，如React或Angular，以实现快速响应和交互式操作。
平台还需要考虑用户身份验证和数据安全性，以保护用户的隐私和数据安全。
平台的架构还需要考虑到系统的可伸缩性和可靠性。
平台可以使用容器化技术，如Docker或Kubernetes，以实现系统的弹性扩展和故障恢复。
平台还可以使用负载均衡和故障转移技术，如Nginx或HAProxy，以提高系统的性能和可靠性。
GeoEast软件特色技术在盆1井西凹陷北东环带砂质碎屑流储层预测中的应用
GeoEast软件特色技术在盆1井西凹陷北东环带砂质碎屑流储层预测中的应用GeoEast是一款地质信息处理与解释软件，广泛应用于石油、天然气等地质资源领域。
其特色技术为地质模型构建提供了方便快捷的工具，同时还可进行储层预测和油气资源评价。
本文将介绍GeoEast软件在盆1井西凹陷北东环带砂质碎屑流储层预测中的应用。
盆1井位于西凹陷北东环带，是目前石油勘探领域的重要区域之一。
在该区域的勘探中，砂质碎屑流储层的预测是一个关键问题。
GeoEast软件以其强大的处理能力和高精度的预测结果，在这个过程中发挥了重要作用。
首先，GeoEast软件能够对地质数据进行多种处理，有效地提取了研究区域的地质特征。
通过对地震和测井数据的处理与解释，软件得出了研究区域的构造和岩性信息。
在此基础上，GeoEast软件利用强大的数据拟合功能，将这些信息与先前的勘探结果进行比较和分析，进而建立了准确的地质模型。
其次，GeoEast软件通过地质模型构建了三维地质空间，进一步完善了研究区域的地质描述。
该软件能够将地震、测井和地质数据进行有效融合，生成高精度的三维地质模型。
这种综合考虑了各种数据的权重，使得地质描述更加准确，为储层预测提供了可靠的基础。
再次，GeoEast软件利用其先进的储层预测模块，基于已有的地质模型进行砂质碎屑流储层的预测。
该软件结合了模拟、统计和人工神经网络等多种方法，能够通过参数调整和优化预测结果，提高预测的准确性。
在盆1井西凹陷北东环带的研究中，GeoEast软件成功预测了多个砂质碎屑流储层，为后续勘探工作提供了重要的指导。
最后，GeoEast软件能够对预测结果进行可视化展示，帮助地质工程师更好地理解地质模型和储层预测结果。
其直观的图形界面和丰富的功能使得用户可以自由选择感兴趣的数据层进行查看和分析。
这些特点使得GeoEast软件在研究中得到了广泛应用，并在盆1井西凹陷北东环带的砂质碎屑流储层预测中取得了显著的成果。
geoeast的数据处理流程
geoeast的数据处理流程
geoeast公司是一家专门从事地理空间数据采集、处理和分析的科技公司。
下面是geoeast的典型数据处理流程:
1. 数据采集
- 利用多种采集手段,包括无人机航拍、卫星遥感、地面测绘等方式获取空间数据
- 数据格式包括图像、点云、矢量等
2. 数据预处理
- 对原始数据进行标准化、纠正和融合等预处理工作
- 消除数据噪声,确保数据质量
3. 数据存储与管理
- 建立标准的空间数据库和数据仓库
- 支持多种数据格式,方便后续的数据调用和管理
4. 数据处理与分析
- 使用先进的空间分析算法对数据进行处理
- 提取有价值的地理信息,生成专题数据产品
5. 可视化与共享
- 采用2D/3D可视化技术呈现地理要素和专题信息
- 建立Web GIS平台便于数据的发布和共享
6. 应用拓展
- 开发各类GIS应用系统,服务政府决策和社会发展
- 基于大数据、人工智能等前沿技术,不断创新研发
geoeast致力于将地理空间大数据的价值最大化,为客户提供专业化、智能化的一站式服务。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基于GeoEast系统的超大数据处理资源优化技术研究与应用作者：张洁赵玉梅史哲翟修齐陈翔张红杰来源：《计算机时代》2020年第04期摘; 要：近年来，随着野外地震勘探力度的不断增加，单步地震处理数据量已高达到PB 级，地震资料处理项目对高性能集群软硬件的要求也越来越高。
研究基于GeoEast系统超大数据处理的资源优化配置技术，重点从集群的本地盘、CPU测试与优化、高性能并行存储的优化以及GeoEast系统数据库参数优化等几个方面对超大数据处理系统进行优化配置，从而提高超大数据处理系统的整体性能，并为超大数据处理系统的软硬件资源配置提供一定的理论参考。
关键词：大数据处理; 高性能并行存储; GeoEast; NFS; Oracle数据库中图分类号：TP311.5; ; ; ; ; 文献标识码：A; ; ;文章编号：1006-8228（2020）04-01-04Research and application of the resource optimization technology forbig data processing based on GeoEast systemZhang Jie， Zhao Yumei， Shi Zhe， Zhai Xiuqi， Chen Xiang， Zhang Hongjie（BGP， CNPC， Zhuozhou， Hebei 072750， China）Abstract： In recent years， with the increasing intensity of field seismic exploration， the amount of single-step seismic processing data has reached PB level， and seismic data processing projects have higher requirements for HPC cluster hardware and software. This paper focuses onoptimizing the configuration of big data processing system from the aspects of cluster local disk，CPU test and optimization， high performance parallel storage optimization and GeoEast system database parameter optimization， to improve the overall performance of the big data processing system， so as to provide certain theoretical reference for the hardware and software resource allocation of the big data processing system.Key words： big data processing; high performance parallel storage; GeoEast; NFS; Oracle database0 引言随着地震勘探精度不断提高，野外勘探数据量逐年增大，GeoEast系统[1]中运行的项目数据量由以前的TB级增长到现在的PB级，同时随着处理技术的快速发展，地震数据处理计算越来越复杂，计算量也逐渐增大，给PC集群的软硬件资源带来了巨大的挑战，存在处理集群运行效率低、大型PB级项目无法运行等许多問题。
本文主要介绍如何从集群、存储以及软件三方面对大数据处理资源进行优化配置，解决超大数据项目运行过程中出现的一系列问题，以满足GeoEast系统运行超大数据地震处理项目的需求。
1 集群资源优化技术1.1 本地盘的测试与优化GeoEast系统一般会使用集群节点的本地盘做临时工作目录。
本地盘的性能会直接影响一些作业的运行效率，如输入输出、分选、深度偏移，四维去噪等。
本地盘IO性能差，会导致数据无法及时与内存交换，造成计算资源的浪费与利用率低。
针对本地盘分别就不同的文件系统类型、RAID级别、磁盘数量、缓存策略以及条带深度等进行测试，发现采用4块机械盘的RAID0做成EXT4文件系统时效率最高，且不同缓存策略以及条带深度情况下，读写效率差别较大，测试结果如表1所示。
当采用Cached模式时，所有读写操作都会使用RAID卡的缓存保存数据，相对于Direct 的直接读写模式，本地盘的读写性能是原有的2倍以上。
而条带深度如果设置太小，就很有可能出现一个IO横跨多个分条单元的情况，随着分条深度的增大，一个IO跨盘的几率逐渐减小，因此随着分条深度的增加，大IO读写性能会逐渐增加[2]。
在大数据处理的场景下，缺省分条深度64K无法让本地盘性能发挥最优，推荐设置为512K。
本地盘的优化解决了大数据处理项目中本地盘的IO性能低的瓶颈问题，尤其是对于提高叠前深度偏移作业的运行效率有着明显的作用。
1.2 不同CPU架构下作业测试在GeoEast系统中有很多需要耗费大量CPU资源的应用模块，CPU资源的性能直接影响到大数据处理的效率，为了寻找最优的CPU型号，分别对于WildAmpAtten、CPU版叠前深度偏移以及CPU版叠前时间偏移模块在不同CPU集群环境中进行对比测试，如图1、图2和图3所示。
在WildAmpAtten模块测试中，考虑主频因素使用Gold 6132 V5的集群表现最佳。
在叠前深度偏移模块测试中，使用GOLD 6132 V5的集群深度偏移速度是使用E5 2680 V4的1.49倍。
而在叠前时间偏移模块测试中，使用Gold 6132 V5的集群偏移效率是另一组集群的1.9倍。
2 高性能存储优化技术2.1 OceanStor9000存储优化在华为OceanStor9000并行存储中，所有的存储节点既是数据节点同时也是元数据节点，不同的元数据节点管理不同的目录[3]。
而在地震处理过程中，同一工区的数据往往会集中存储到同一个目录下，导致同一目录下的文件可能达到上万个或更多。
由于这些文件在相同目录下，所以只能由一个元数据服务器管理，从而会引发数据访问有延迟的情况，无法发挥分布式存储多节点的优势。
针对这种情况，进行了两种场景的对比测试。
场景一：工区作业数据集中在一个数据目录下，进行处理作业。
场景二：工区作业数据拆分分成了4个目录，进行处理作业，可以看出后者的读写延迟更小，如图4所示。
在GeoEast系统工区目录结构基础上，增加附盘可以把地震数据和速度文件的读写分散到多个元数据节点上。
建议同一项目下建多个工区可以有效地减少单个list、LOG、datatable目录下的文件数量，同时增加交互读写等操作响应较快的其他存储作为主盘，以改善小文件的读写性能，大数据读写性能好的OceanStor9000存储设置成附盘，并定义只使用附盘存放地震数据，通过这种方式可以大大提高作业运行速度[4]。
2.2 NFS参数优化目前生产中使用的高性能存储绝大多数都是通过nfs协议进行共享的，使用nfs挂载存储的时候如果用默认参数，数据传输速度就无法达到最理想值。
在nfs中rsize和wsize两个参数分别指定了server端和client端读写数据的块大小[5]。
这两个参数若设置过小就会有更多的包在网络上发送数据，增加了网络的通信量，同时在服务器和存储端上都增加了CPU的开销。
在大数据处理的现状下，NFS读写的数据块都很大，将rsize和wsize调高到1M，可以提高NFS文件系统的读写性能。
3 Oracle数据库参数优化3.1 数据库连接数调优在GeoEast系统中一些过期却没有正常退出的进程往往占用了大量的数据库进程。
这一类型的进程如果大量存在不仅会造成软件报错，还会导致数据库服务器性能下降。
在运行作业数量非常大的情况下，可以通过修改数据库参数适当的增加数据库的连接数，提高作业的运行效率，同时定期清理死作业死进程以释放数据库可用连接数，并及时关闭不用的交互如GeoSeismicView、jobeditor、GeoJobConsole，以释放占用数据库服务器的资源。
3.2 cursor_sharing参数Oracle版的stapply 模块速度非常慢，并且占用大量的资源。
该模块中，每一地震道应用一次就会产生一条SQL命令。
海量数据的道数非常多，同时运行多个Stapply作业时，系统常出现假死甚至Oracle服务器死机的情况。
将cursor_sharing的值由缺省的EXACT改为FORCE，可有效提高了SQL语句的解析效率。
3.3 open_cursors参数该参数的缺省值为300。
而在GeoEast中，PGeosortIn模块50节点每节点4个任务时作业就报错。
如果数据大于80T的话，建议将该参数修改到3000，修改后不用重启数据库即可生效。
SQL>alter system set open_cursors=3000;System altered.SQL> show parameter cursorNAME; ; ; ; ; ; ; ; ; ; TYPE; ; ; VALUE------------------------------------- ---------------- --------------------cursor_sharing; ; ; ; ; ; ;string; ; ; EXACTcursor_space_for_time; ; ; Boolean; ; FALSEopen_cursors; ; ; ; ; ; ; ;integer; ; ;3000session_cached_cursors; ; ;integer; ; ; 203.4 消除单个项目同时运行作业数的限制超大数据处理中，单个项目需要同时运行成百上千个作业，在实际生产过程中由于受到数据库的限制，同一项目一旦发送作业数超过168个，超出部分的作业会自动退出，无法正常运行。
通过修改数据库参数可消除该限制，从而提高软件的运行效率[6]。
%sqlplusprojectname/projectname（projectname为工区名称）SQL> alter table ps_leveled_index drop constraintpk_ps_ leveled_index; （解除该工区的作业同时发送的个数限制）删除主键索引，只保留唯一键索引，使用这种方式测试工区同时运行作业数已突破800。