| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 电力大数据的国内外研究历史与现状 | 第10-12页 |
| 1.3 云技术国内外发展情况 | 第12-13页 |
| 1.4 本文主要工作及结构安排 | 第13-14页 |
| 第二章 电力大数据平台的关键技术 | 第14-29页 |
| 2.1 面向服务的架构 | 第14-17页 |
| 2.1.1 概念 | 第14-15页 |
| 2.1.2 微服务 | 第15页 |
| 2.1.3 Kubernetes微服务框架 | 第15-17页 |
| 2.2 分布式计算和存储技术 | 第17-21页 |
| 2.2.1 Spark分布式计算技术 | 第17-20页 |
| 2.2.2 Hadoop DFS分布式存储技术 | 第20-21页 |
| 2.3 GreenPlum关系型数据库 | 第21-24页 |
| 2.3.1 关系型数据库在电网的使用场景 | 第21-22页 |
| 2.3.2 GreenPlum相对于Oracle等传统的关系型数据库的优势 | 第22-24页 |
| 2.4 大数据可视化 | 第24-26页 |
| 2.5 虚拟化技术 | 第26-28页 |
| 2.6 小结 | 第28-29页 |
| 第三章 面向服务和私有云的电力大数据系统平台的设计 | 第29-38页 |
| 3.1 电力大数据平台功能需求分析 | 第29-36页 |
| 3.1.1 数据整合治理与互联互通功能 | 第29-31页 |
| 3.1.2 大数据数据仓库和在线分析功能 | 第31-34页 |
| 3.1.3 基于多机器并行技术的复杂计算功能 | 第34-36页 |
| 3.1.4 统一安全认证系统 | 第36页 |
| 3.2 电力大数据平台整体设计框架 | 第36-37页 |
| 3.3 小结 | 第37-38页 |
| 第四章 面向服务和私有云电力大数据平台的的实现 | 第38-56页 |
| 4.1 大数据复杂计算系统 | 第38-45页 |
| 4.1.1 Spark编程概述 | 第38-39页 |
| 4.1.2 大数据复杂计算平台的设计 | 第39-45页 |
| 4.2 大数据ETL系统 | 第45-49页 |
| 4.2.1 Spark流式处理简介 | 第45-47页 |
| 4.2.2 ETL子系统架构设计 | 第47-49页 |
| 4.3 OLAP系统接口设计和实现 | 第49-50页 |
| 4.4 系统的部署 | 第50-54页 |
| 4.4.1 云环境准备 | 第50-51页 |
| 4.4.1.1 安装Docker | 第50页 |
| 4.4.1.2 部署Kubernetes | 第50-51页 |
| 4.4.2 组件的打包和安装 | 第51-54页 |
| 4.4.2.1 Hadoop的部署 | 第52-53页 |
| 4.4.2.2 spark的部署 | 第53-54页 |
| 4.4.2.3 数据仓库GreenPlum的部署 | 第54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 电力大数据系统部分功能展示 | 第56-68页 |
| 5.1 OLAP系统功能展示 | 第56-59页 |
| 5.1.1 统计模块 | 第56-58页 |
| 5.1.2 关联模块 | 第58-59页 |
| 5.2 复杂计算系统功能展示 | 第59-63页 |
| 5.3 ETL功能展示 | 第63-67页 |
| 5.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 总结和展望 | 第68-70页 |
| 6.1 总结 | 第68-69页 |
| 6.2 展望 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 攻读硕士期间取得的成果 | 第74页 |