电网技术
電網技術
전망기술
POWER SYSTEM TECHNOLOGY
2014年
6期
1705-1711
,共7页
电能质量%PQDIF文件%Map-Reduce模型%海量数据解析%Hadoop
電能質量%PQDIF文件%Map-Reduce模型%海量數據解析%Hadoop
전능질량%PQDIF문건%Map-Reduce모형%해량수거해석%Hadoop
power quality%PQDIF files%Map-Reduce model%massive data parsing%Hadoop
针对现有方案对电能质量监测系统中海量PQDIF文件解析效率低、解析时间长等问题,研究实现了一种基于集群计算架构的海量PQDIF文件快速解析方案.通过Map-Reduce模型来实现海量PQDIF文件的快速并行解析.Map-Reduce模型将数据集的大规模操作任务拆分成若干子任务分配给网络上的每一个计算节点(如PC机),实现多计算节点共同协调处理任务,达到提高运行效率的目的.方案采用Java和C++编写,在异构平台间具有较强的可移植性,并且可以通过增加计算节点来提高解析效率,具有较强的可扩展性.通过对海量PQDIF文件进行解析测试,结果表明该方案可以显著提高文件解析效率.
針對現有方案對電能質量鑑測繫統中海量PQDIF文件解析效率低、解析時間長等問題,研究實現瞭一種基于集群計算架構的海量PQDIF文件快速解析方案.通過Map-Reduce模型來實現海量PQDIF文件的快速併行解析.Map-Reduce模型將數據集的大規模操作任務拆分成若榦子任務分配給網絡上的每一箇計算節點(如PC機),實現多計算節點共同協調處理任務,達到提高運行效率的目的.方案採用Java和C++編寫,在異構平檯間具有較彊的可移植性,併且可以通過增加計算節點來提高解析效率,具有較彊的可擴展性.通過對海量PQDIF文件進行解析測試,結果錶明該方案可以顯著提高文件解析效率.
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