| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 电力系统信息监控应用现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 云计算技术研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 云计算技术在电力系统中的应用现状 | 第12-13页 |
| 1.3 课题研究内容 | 第13页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 云技术及其在电力系统中的应用分析 | 第15-26页 |
| 2.1 电力系统应用需求 | 第15-16页 |
| 2.2 Hadoop平台 | 第16-22页 |
| 2.2.1 平台组织结构 | 第16-17页 |
| 2.2.2 分布式数据存储 | 第17-21页 |
| 2.2.3 分布式编程模型 | 第21-22页 |
| 2.3 基于Hadoop的数据处理平台整体设计 | 第22-25页 |
| 2.3.1 平台整体设计 | 第22-24页 |
| 2.3.2 平台体系结构 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 分布式存储方案设计 | 第26-34页 |
| 3.1 监测数据简介 | 第26-30页 |
| 3.1.1 SCADA数据 | 第26-28页 |
| 3.1.2 故障录波数据 | 第28-30页 |
| 3.2 分布式数据采集方案 | 第30-31页 |
| 3.3 结构化数据存储模型设计 | 第31-32页 |
| 3.4 非结构化数据存储模型设计 | 第32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-34页 |
| 第4章 分布式数据处理方案设计 | 第34-39页 |
| 4.1 分布式数据处理方案架构设计 | 第34-35页 |
| 4.2 基于MapReduce的分布式数据处理方案设计 | 第35-37页 |
| 4.3 基于MapReduce的数据处理过程实现 | 第37-38页 |
| 4.3.1 Map函数设计 | 第37页 |
| 4.3.2 Combine函数设计 | 第37-38页 |
| 4.3.3 Reduce函数设计 | 第38页 |
| 4.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第5章 系统实现及性能分析 | 第39-52页 |
| 5.1 Hadoop平台搭建 | 第39-43页 |
| 5.1.1 安装ubuntu操作系统 | 第39页 |
| 5.1.2 安装JDK | 第39-40页 |
| 5.1.3 安装及配置SSH | 第40-41页 |
| 5.1.4 安装Hadoop | 第41-43页 |
| 5.2 HBase安装与配置 | 第43-44页 |
| 5.3 开发环境安装与配置 | 第44-46页 |
| 5.4 系统运行效果图 | 第46-47页 |
| 5.5 实验对比分析 | 第47-52页 |
| 5.5.1 并行写入性能对比测试 | 第47-49页 |
| 5.5.2 数据访问性能对比测试 | 第49-50页 |
| 5.5.3 分布式数据处理性能对比测试 | 第50-52页 |
| 第6章 结论与展望 | 第52-54页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第52页 |
| 6.2 未来工作及展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研工作 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |