基于Hadoop的海量电能质量数据云计算平台研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 问题提出 | 第9-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 Hadoop在数据处理方面的优势 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.1 Hadoop应用现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 电力系统云计算平台研究现状 | 第12页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文结构 | 第13-15页 |
| 第2章 Hadoop概述 | 第15-23页 |
| 2.1 Hadoop应用现状简介 | 第15页 |
| 2.2 HDFS分布式文件系统 | 第15-18页 |
| 2.2.1 HDFS设计目标 | 第15-16页 |
| 2.2.2 HDFS体系结构 | 第16-17页 |
| 2.2.3 HDFS数据存储 | 第17页 |
| 2.2.4 HDFS容错机制 | 第17-18页 |
| 2.3 MapReduce计算模型 | 第18-20页 |
| 2.3.1 MapReduce编程模型 | 第18页 |
| 2.3.2 MapReduce体系结构 | 第18页 |
| 2.3.3 MapReduce执行流程 | 第18-20页 |
| 2.3.4 MapReduce容错机制 | 第20页 |
| 2.4 HBase分布式数据库 | 第20-22页 |
| 2.4.1 HBase简介 | 第20-21页 |
| 2.4.2 HBase逻辑模型 | 第21-22页 |
| 2.4.3 HBase物理模型 | 第22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 电能质量数据云计算平台分析 | 第23-29页 |
| 3.1 电能质量监测系统分析 | 第23-25页 |
| 3.1.1 电能质量监测系统概述 | 第23-24页 |
| 3.1.2 电能质量监测数据特征 | 第24页 |
| 3.1.3 电能质量监测数据处理 | 第24-25页 |
| 3.2 平台结构分析 | 第25-27页 |
| 3.2.1 平台简介 | 第25页 |
| 3.2.2 平台总体结构 | 第25-26页 |
| 3.2.3 平台数据处理 | 第26-27页 |
| 3.3 平台关键问题分析 | 第27-28页 |
| 3.3.1 电能质量监测数据存储 | 第27页 |
| 3.3.2 电能质量分析算法调用 | 第27页 |
| 3.3.3 电能质量分析作业调度 | 第27-28页 |
| 3.3.4 电能质量分析结果处理 | 第28页 |
| 3.3.5 平台监测数据存储可靠性 | 第28页 |
| 3.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第4章 电能质量数据云计算平台设计与实现 | 第29-46页 |
| 4.1 电能质量数据存储方案设计与实现 | 第29-37页 |
| 4.1.1 电能质量监测数据存储 | 第29-30页 |
| 4.1.2 电能质量分析结果存储 | 第30页 |
| 4.1.3 监测数据存储HA方案 | 第30-32页 |
| 4.1.4 平台集群环境关键配置 | 第32-37页 |
| 4.2 电能质量数据处理方案设计与实现 | 第37-45页 |
| 4.2.1 MapReduce作业输入输出 | 第37-38页 |
| 4.2.2 电能质量分析算法 | 第38-39页 |
| 4.2.3 电能质量监测数据预处理作业 | 第39-40页 |
| 4.2.4 电能质量分析作业 | 第40-44页 |
| 4.2.5 MapReduce作业优化 | 第44-45页 |
| 4.3 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 实验与数据分析 | 第46-50页 |
| 5.1 实验设计 | 第46页 |
| 5.2 实验配置 | 第46页 |
| 5.3 实验分析 | 第46-49页 |
| 5.3.1 电能质量计算效率实验分析 | 第46-47页 |
| 5.3.2 平台HDFS可靠性实验分析 | 第47-49页 |
| 5.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第6章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
