随着信息化技术在钻井行业的应用,钻井工程数据呈现指数级增长方式,海量的钻井工程数据的存储、分析及利用成为当前钻井工程行业的一个热点问题。本文利用Hadoop技术,设计并实现了一个钻井工程实时数据分析系统,为钻井工程的实时作业提供指导。本文设计并实现了利用HBase分布式存储技术对海量钻井工程数据进行存储,利用Sqoop工具及MapReduce分布式计算框架实现异构钻井数据的导入。利用MapReduce分布式计算框架为存储于HBase分布式存储系统的历史钻井工程数据创建二级索引表,提升了实时数据在历史数据表中的检索效率,并结合MapReduce对检索结果进行整合分析,从历史钻井工程数据表中获取与实时钻进环境相对应的钻井数据信息,进而获取实时钻进过程的优化参数。最后,在检索分析获取的优化参数中提取钻头优化数据、钻井事故预测数据、钻井工程事故诊断与处理数据以及钻井轨迹数据等信息上传至系统界面,对钻井工程实时作业提供指导。与基于传统数据库的钻井工程软件相比,基于Hadoop的钻井工程数据分析系统针对多源、分布的数据进行更加全面的分析,获取更加准确的分析结果,能够对钻井工程现场作业较好地进行指导。