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地震勘探技术发展早已进入TB(terabytes)级数据时代,并逐步迈向PB(petabytes)级。为提升海量数据处理效率,将地震数据处理算法进行并行化是一种广泛采用的手段。但是一些复杂度较高的算法,诸如地震数据重建类方法等,并行化难度较大,加速效果不理想。Spark作为一种面向大数据处理的通用分布式并行计算技术,可以应用于并可简化地震数据处理算法并行化过程。借助于Spark的优势,通过两个实例讨论了基于Spark的地震数据重建并行化方法,提出了对于具有复杂输入输出组织数据方式的算法的并行化方法,提升了算法效率。研究成果为该类算法的Spark并行化开发提供了有益借鉴。  相似文献   
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