【摘 要】
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近年来各省级地震台网SEED文件数据量急增.在数据处理过程中,利用原有的串行解压缩算法批量解压缩地震波形数据时存在操作繁琐、耗时较长的问题.本文引入了MapReduce并行编程
【机 构】
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河北师范大学数学与信息科学学院,河北省地震局
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近年来各省级地震台网SEED文件数据量急增.在数据处理过程中,利用原有的串行解压缩算法批量解压缩地震波形数据时存在操作繁琐、耗时较长的问题.本文引入了MapReduce并行编程模型,根据该编程模型思想结合原有串行解压缩算法,提出了一种并行解压缩地震波形数据的算法,并给出了算法的设计与实现.本文从正确性、运行效率以及可扩展性三个方面进行了对比实验,验证了使用并行算法解压缩数据的效率较高,并且能够一次实现批量地震波形数据的解压缩,且操作简单.
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