【摘 要】
:
随着风力发电的广泛发展以及智能化监测技术的推广应用,风力发电监测数据呈现出体量大、类型多、增长快的大数据特征。针对风力发电监测大数据高效存储和快速查询两方面核心
【机 构】
:
上海交通大学电气工程系,国网上海市电力公司电力科学研究院
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划项目(863计划)(2015AA050203);国家电网公司科技项目(520900150037)
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随着风力发电的广泛发展以及智能化监测技术的推广应用,风力发电监测数据呈现出体量大、类型多、增长快的大数据特征。针对风力发电监测大数据高效存储和快速查询两方面核心问题,基于Hadoop平台进行大数据存储优化方法研究,提出考虑风力发电监测数据关联性的哈希分桶存储算法,实现了相关联数据的集中存储,从而提升后期数据查询及处理的效率。在数据存储优化的基础上,实现基于MapReduce的多源风力发电监测大数据并行关联查询。通过在Hadoop平台上进行测试表明,经过哈希分桶存储优化后的多源数据并行关联查询相比传统Hadoop方法查询时间显著缩短。
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