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基于云计算的负荷建模精确数据获取

摘要第10-11页
ABSTRACT第11-12页
第一章 绪论第13-18页
    1.1 研究背景与意义第13-14页
    1.2 国内外研究现状第14-17页
        1.2.1 云计算平台研究现状第14页
        1.2.2 云计算的发展现状第14-15页
        1.2.3 Hadoop的发展现状第15-16页
        1.2.4 时序数据处理研究现状第16-17页
    1.3 本文所做的工作第17-18页
第2章 Hadoop云计算平台原理第18-30页
    2.1 Hadoop平台第18页
    2.2 云计算第18-19页
    2.3 Hadoop软件第19-20页
    2.4 Hadoop分布式文件系统HDFS第20-23页
        2.4.1 HDFS的特点第20-21页
        2.4.2 HDFS的访问第21-23页
    2.5 MapReduce计算架构第23-24页
        2.5.1 MapReduce的数据处理关键过程第23-24页
        2.5.2 MapReduce的Job设定第24页
    2.6 HBase数据库第24-27页
        2.6.1 HBase第24-25页
        2.6.2 HBase访问接口第25页
        2.6.3 HBase存储结构第25-27页
        2.6.4 HBase数据的定位第27页
    2.7 Hive数据仓库第27-29页
        2.7.1 hiveserver2远程接入服务第28页
        2.7.2 Hive与关系型数据库MySQL的区别第28-29页
    2.8 本章总结第29-30页
第三章 负荷特性数据处理第30-46页
    3.1 COMTRADE标准第30页
    3.2 电力系统监测装置第30-31页
        3.2.1 故障录波器第30-31页
        3.2.2 电能质量监测第31页
        3.2.3 相量测量单元第31页
    3.3 负荷特性数据滤波处理第31-44页
        3.3.1 负荷特性数据电气量提取第31-36页
        3.3.2 电气量的快速计算第36页
        3.3.3 数据平滑处理第36-41页
        3.3.4 频率偏移第41-44页
    3.4 本章总结第44-46页
第四章 负荷特性数据处理平台的设计与实现第46-56页
    4.1 平台设计方案第46-47页
    4.2 海量负荷特性数据ETL第47-51页
        4.2.1 结构化数据的存储第47-48页
        4.2.2 非结构数据的存储第48-50页
        4.2.3 负荷特性数据ETL第50-51页
    4.3 HBase处理负荷特性数据第51-53页
        4.3.1 HBase客户瑞API第51-52页
        4.3.2 HBase的MapReduce API第52-53页
    4.4 总体测辨法数据处理第53-54页
    4.5 负荷特性数据的融合第54-55页
    4.6 本章总结第55-56页
第五章 负荷特性数据处理平台环境搭建与实验第56-67页
    5.1 Hadoop平台各组件的安装与配置第56-60页
        5.1.1 jdk和Hadoop的配置第56-57页
        5.1.2 Hive和HBase数据库的配置第57-59页
        5.1.3 Hive整合HBase第59-60页
    5.2 Hive与MySQL的性能比较第60-61页
    5.3 HBase数据库性能实验第61-63页
        5.3.1 HBase数据库写入实验第61-62页
        5.3.2 HBase数据库查询实验第62-63页
    5.4 Sqoop的ETI测试第63-66页
        5.4.1 MySQL与Hive的数据传递测试第63-64页
        5.4.2 HBase与文件系统的读写测试第64-66页
    5.5 本章总结第66-67页
第六章 总结与展望第67-69页
参考文献第69-73页
附录第73-77页
致谢第77-78页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第78-79页
学位论文评阅及答辩情况表第79页

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