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采用Map-Reduce模型的海量电能质量数据交换格式文件快速解析方案
被引量：
16
1
作者
曲广龙
杨洪耕
张逸
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2014年第6期1705-1711,共7页
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...
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。
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关键词
电能质量
PQDIF文件
Map-Reduce模型
海量数据解析
HADOOP
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职称材料
题名
采用Map-Reduce模型的海量电能质量数据交换格式文件快速解析方案
被引量：
16
1
作者
曲广龙
杨洪耕
张逸
机构
四川大学电气信息学院
国网福建省电力有限公司电力科学研究院
出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2014年第6期1705-1711,共7页
文摘
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。
关键词
电能质量
PQDIF文件
Map-Reduce模型
海量数据解析
HADOOP
Keywords
power quality
PQDIF files
Map-Reduce model
massive data parsing
Hadoop
分类号
TM721 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
采用Map-Reduce模型的海量电能质量数据交换格式文件快速解析方案
曲广龙
杨洪耕
张逸
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2014
16
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