录井数据是录井解释业务的数据根基。伴随着录井数据的日积月累,传统的关系型数据库的存储分析性能已经远远不能满足客户的实际生产需要。加之从各钻探小队收集上来的原始录井解释数据具有多源异构的特点,使得每一个钻探小队的录井数据就像一个孤岛一样无法与其他小队的录井数据实现连接互动。从而导致了大量的录井解释数据无法实现共享和统一管理。因此,如何有效地存储录井数据并杜绝“数据孤岛”现象的产生便成为了一个亟需解决的生产问题。面对以上的问题,本文在钻探公司深入调研的基础之上,提出了一种基于Hadoop的录井数据集成方法,并完成了对该方法的系统实现。第一,针对传统关系数据库在存储录井数据上的瓶颈,选用Hadoop集群来完成对录井数据的分布式存储。特别在录井小文件集群存储方面对比了三种不同方法的优化效果,提出一种基于Map File的小文件存储策略。第二,在集群文件响应方面,通过引入LRU热点数据缓存算法、元数据回存机制构建出了一套复合式的集群文件存储访问模型。既解决了小文件集群存储的弊端又保证了集群热点文件的访问热度。第三,对原始的异构录井数据进行ETL数据处理,通过数据抽取、数据转换、数据清洗、数据装载的方式实现数据集成与分析的重要步骤。第四,进一步调研录井解释核心业务,以维度建模的形式设计出基于依赖性数据集市和操作型数据存储的数据仓库体系架构。依据业务主线,将业务数据由企业级数据仓库向下聚合加载至不同主题的数据集市中,为特定业务或者部门提供有效的数据支持服务。最后,利用OLAP联机分析处理对数据仓库中集成完毕的录井数据进行业务分析。在上述的研究成果之上,对基于Hadoop的录井数据集成系统进行实现。通过理论实验和现场测试的结果表明,本文所研究的方法对异构录井数据进行了有效的整合与优化。降低了录井数据的的转化和管理成本,极大的提高了录井解释业务的工作效率。实现了多源异构录井数据的共享与统一管理。