Hadoop分布式框架下石油行业非结构化数据管理实现策略探究撰写时间：202X年XX月XX日孙晓萍摘要当前，社会已经步入了大数据时代，互联网技术的应用非常广泛。随着数据技术的快速进步，数据的产生速度也在以指数级增长。传统的油田开发作业中，对数据的记录方式以关系型数据库技术为主要的数据记录和更新方式。但随着信息技术的发展，新数据中出现了非结构化数据，这些数据的格式不确定，记录起来非常困难。文章以非结构化数据为研究对象，针对油田开发过程中面临的数据记录问题，提出可以有效储存和记录非结构化数据的Hadoop分布式框架模式，从而解决油田开发过程中遇到的数据记录和更新的难题。关键词Hadoop分布式框架;非结构化数据;数据管理doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2021.07.029中图分类号F270.7文献标识码A文章编号1673-0194（2021）07-63-020前言石油行业是一个与数据关联密切的行业，勘探数据、地震数据、钻进数据、方案文档等都需要以数据形式进行记录。为了保障数据的精确性，这些方案数据又往往以图件这类非结构化的数据进行存储，这造成了数据的后续查阅和更新非常麻烦，对于油田开发过程的深入推进相当不利。HBase数据库技术是一种可以有效处理多格式小文件的数据技术，它使用Lucene检索引擎编写和设计，采用分层体系架构，具备全文检索的能力，可以处理大量的非结构化数据文件，能有效应用到那些格式难以确定的非结构化数据记录当中。1加强石油行业数据管理的必要性当前国际油气市场供应关系较为紧张，全球经济形势不断发生变化，在此背景下油田企业应进一步提升对于数据管理的重视程度。工业化的推进对企业数据管理工作来说有更高要求，油田企业应配合市场的能源需求着重加强数据管理工作，实现资源的优化，充分利用时代形势来促使自身实现创新改革。油田企业在数据管理上也发生了较大变化，企业应结合油田开发来对数据管理工作进行整改，制订与开发进程相适应的数据管理操作程序，在数据信息管理系统运行上进一步优化，加强数据档案管理等，结合企业具体业务范围来对数据管理制定相关内容进行调整。随着科技的不断发展，油气资源在勘察、开采、储存、运输及利用方面都发展出了更好的渠道，企业数据管理理论与实践操作之间融合度更好，数据管理作用得到了更深层次的体现，数据管理已经由以往的监督导向慢慢向服务导向进行转变。在数据范围上，已经由过去仅仅进行现场作业数据逐渐向开采管理范围进行转变，这样能够进一步提升数据管理工作的监督作用和服务质量，大大提升了企业对于风险的化解作用。油田企业应借助时代机遇，促使自身数据管理向为企业进行服务方向进行转变。在数据领域方面，进一步拓展数据管理范围及数据职能。2Hadoop分布式框架的数据库技术选择数据技术的进步和石油行业乃至整个能源产业的发展呈相互递进的关系。我国的工业化产业发展加快，对能源的需求增多，石油等能源行业必须进一步提升钻探作业的精确性，因此需要使用准确性更好，误差更少的非结构数据。可见，非结构数据的发展和石油行业的发展是呈现为直白的需求链关系，而为了适应这种非结构数据增多的数据储存环境，發展以Hadoop为基础的文档存储技术就很有必要。2.1Hadoop分布式计算框架对数据库技术的要求传统的数据库技术以Oracle为代表，Oracle主要是对油田开发中的结构化数据进行记录和管理，对于图件等非结构数据，需要以二进制大对象（BLOB）作为储存容器。不难看出，Oracle作为长期应用于石油行业的主流数据库技术，无论是在记录结构化数据，还是非结构化数据时，都有一定的兼容性。不过，由于非结构化数据的格式是不确定状态，所以在储存和检索非结构化数据时，Oracle需要用到二进制大对象（BLOB）这种额外的处理能力才能获得与对非结构化数据的存储1。非结构化数据的管理难点在于其格式的多元化，这要求数据库必须有很高的兼容性，因此以非结构化数据为存储对象的数据库必须要有足够的高性能硬件作为支撑，为了解决这个问题，开源的计算方法就孕育而生。在这些计算方案中，又以Hadoop分布式计算框架最为突出。Hadoop作为一种分布式计算框架，它采用的是流式数据访问模式。在H...