随着电力系统规模及复杂程度的日益增长,因此配电网中监测终端的安装数量不断增加,采集到的配网数据也直线式增长。当前配网中数据处理系统主要使用的是传统的数据库以及集中式的处理方法,然而面对电力大数据来讲,这些方式的处理效率较慢,数据质量较差。所以解决海量配网数据的存储问题并提高其计算效率在我国电力系统的发展中显得尤为重要。该文在对Hadoop平台下的并行计算框架MapReduce、分布式文件系统HDFS以及面向列存储的非关系型数据库HBase等技术架构及工作机制的研习之后,参考现阶段的电力数据处理方法,提出基于Hadoop的海量配网指标数据的存储及处理方案,解决当前电网传统数据处理方式无法满足电力大数据的存储以及计算效率低下的问题。最后本文在实验部分,将传统的数据指标存储及计算方式与基于Hadoop的分布式存储计算进行对照,验证了该研究的优越性和可行性。