随着井下各类传感器和设备所采集到的数据越来越多,煤矿安全监测系统将面临着更大的挑战,为确保煤矿生产安全,协同各个子系统之间的数据交互,需要进一步提高煤矿安全监测海量数据处理的效率,以保证煤矿企业的平稳运行。本文以煤矿安全监测数据为研究对象,针对我国矿山生产过程中存在的海量数据处理问题,分析了海量数据的来源、特征以及存在的问题;为了提高煤矿安全监测海量数据的处理效率,分析海量数据处理技术,并对海量数据处理中的负载均衡技术作了重点研究,确定了基于中间件的负载均衡,并对现有的负载均衡算法进行了研究,引入了布谷鸟搜索算法,对加权最小连接算法进行优化,完成了 CS-WLC算法设计,并通过搭建实验平台进行仿真证明,CS-WLC算法的应答延时更短、响应连接数更多,为煤矿安全监测海量数据处理系统的高效运行奠定了基础;设计了基于CS-WLC的煤矿安全监测海量数据处理系统,包括了系统架构、数据流、中间件负载均衡以及数据库的设计,并将CS-WLC算法应用于该系统中,经过系统调试与数据处理效率分析,证明了本文所设计的系统运行稳定,系统的的数据处理效率也得到了有效提高。本文通过对煤矿安全监测海量数据负载均衡技术的研究,提高了煤矿海量数据的处理效率,在一定程度上保证了煤矿生产安全,具有一定的理论意义和应用价值。