在当前信息化时代，铁路运输作为一个国家重要的基础设施，其安全性与效率受到高度关注。铁路机车的安全运行直接关系到人民生命财产安全，以及铁路运输的效率。而铁路机车定位系统作为确保机车运行安全的关键技术之一，其准确性和可靠性尤为重要。本文提出的基于组合定位技术的海量数据处理方法，能够有效解决我国铁路机车定位数据丢失的问题，并为机车安全距离预警提供科学依据。
文章讨论了当前我国铁路机车定位数据丢失的问题。由于各种原因，如环境干扰、设备故障等，机车定位信息可能丢失或产生误差，这对铁路运行安全构成了威胁。因此，为了提高机车定位系统的准确性和可靠性，需要采用一种成熟的组合定位技术。
在此背景下，本文提出了一种基于GNSS（全球导航卫星系统）、INS（惯性导航系统）和DR（航迹推算）的组合定位技术构建铁路机车定位系统的方法。这种组合定位技术具有较高的定位精度和稳定性，能够有效降低单一定位系统误差的影响，提高定位数据的可靠性。
接下来，文章重点介绍了海量位置数据的存储和处理技术。为了有效存储和管理这些海量数据，文章引入了Hadoop技术，这是目前广泛应用于大数据领域的技术框架。Hadoop框架的核心是HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce编程模型。HDFS能够提供高吞吐量的数据访问，并拥有容错性的存储系统，非常适合于存储海量位置数据。而MapReduce是一个用于处理大量数据的编程模型和执行环境，它可以简化并行编程，提高数据处理的效率。
为了存储海量位置信息数据，文章提出了采用HBase的方法。HBase是建立在Hadoop之上的分布式数据库，它为海量数据的存储提供了一种可扩展的方式。HBase以列族的形式存储数据，这使得其在处理大量数据时，能够更加高效。
对于位置信息数据的校正和安全距离的计算，则采用了MapReduce模型。利用MapReduce，可以对海量位置数据进行分布式处理，这样不仅提高了数据处理的效率，还增强了系统的可扩展性。在安全距离预警方面，MapReduce通过分布式计算能够实时监控并计算出机车之间的安全距离，为铁路运输的安全提供了技术保障。
通过实验验证，本文提出的方案在需要大量数据存取的情况下，使用MapReduce进行分布式数据分析具有更高的效率和更好的扩展性。这一点对于处理铁路运输过程中产生的大量数据尤为重要，能够快速响应并处理数据，为确保铁路运输安全提供了有效的技术支持。
文章中还提到了一些关键词：海量数据、铁路机车、安全距离、组合定位和Hadoop。这些关键词涵盖了本文的核心内容和研究方向。其中，海量数据指处理的数据量大、结构复杂，需要特别的技术来处理；铁路机车指的是本文研究的对象；安全距离是指为了预防可能的风险和事故，铁路机车之间应保持的安全距离；组合定位是指利用多种定位技术进行定位，以提升定位的准确性；Hadoop是一个能够支持海量数据存储和处理的技术框架。
中图分类号X928和文献标志码A，表明了本文所属的分类和文献的重要性级别。文章的DOI（数字对象唯一标识符）10.11731/j.issn.1673-193x.2015.10.018，为本文的研究成果提供了唯一标识，有助于国际学术交流和引用。
本研究通过引入组合定位技术和大数据处理技术，为铁路机车安全距离预警提供了一种高效的解决方案。这一研究对于铁路安全领域的数据处理和风险预警具有重要的意义和价值。
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