| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 流程工业监测云平台的应用 | 第10-11页 |
| 1.2.2 输变电设备监测数据处理现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 实时处理技术的发展 | 第12-13页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 实时处理框架及其相关技术简介 | 第16-26页 |
| 2.1 实时处理概述 | 第16-17页 |
| 2.2 Storm实时处理框架 | 第17-23页 |
| 2.2.1 Storm基本概念 | 第17-19页 |
| 2.2.2 Storm平台中的任务实体 | 第19-20页 |
| 2.2.3 Worker进程中线程的分类及用途 | 第20页 |
| 2.2.4 Storm框架的数据流模型 | 第20-23页 |
| 2.3 Storm框架的优势 | 第23-24页 |
| 2.4 其他实时处理框架 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 Storm平台在输变电设备监测中的应用 | 第26-31页 |
| 3.1 智能电网中输变电设备监测的特点 | 第26-27页 |
| 3.2 Storm平台在输变电设备监测中应用的可行性 | 第27-28页 |
| 3.3 基于Storm输变电设备监测云平台 | 第28-30页 |
| 3.3.1 基于Storm输变电设备监测云平台总体架构 | 第28-29页 |
| 3.3.2 基于Storm输变电设备监测云平台逻辑模块 | 第29-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 基于Storm的输变电设备监测云平台调度策略 | 第31-40页 |
| 4.1 Storm资源分配和任务调度目标 | 第31-32页 |
| 4.2 Topology提交过程 | 第32-33页 |
| 4.3 公平共享调度算法 | 第33-36页 |
| 4.3.1 算法相关参数 | 第33-34页 |
| 4.3.2 算法的设计 | 第34-36页 |
| 4.4 自适应调度算法 | 第36-39页 |
| 4.4.1 问题描述 | 第36-37页 |
| 4.4.2 离线调度算法 | 第37页 |
| 4.4.3 自适应在线调度算法 | 第37-39页 |
| 4.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第5章 基于Storm的输变电设备监测云平台任务调度算法的实现与测试 | 第40-51页 |
| 5.1 Storm集群的搭建 | 第40-44页 |
| 5.1.1 安装部署Storm外部依赖 | 第40-41页 |
| 5.1.2 搭建Zookeeper集群 | 第41-42页 |
| 5.1.3 安装Storm处理框架 | 第42-44页 |
| 5.2 公平共享调度算法实验 | 第44-48页 |
| 5.3 自适应调度算法实验 | 第48-50页 |
| 5.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第6章 结论与展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第55-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第55页 |
| 参加科研情况 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
