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文檔簡介
1、電力系統(tǒng)對生產、管理、運營過程的實時監(jiān)控范圍更廣、粒度更細,積累的實時數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級增長,如何快速、實時的處理流數(shù)據(jù)成為研究熱點。分布式的流處理技術使得流數(shù)據(jù)進行及時分析成為可能。
Storm是Twitter公司開源的分布式、常用在實時計算技術,在實時分析、線機器學習、連續(xù)計算等領域。目前,Storm在網站信息、用戶畫像、實時推薦等領域已取得不錯的效果。本文以“Storm在電力大數(shù)據(jù)分析平臺中的研究與應用”為課題,旨在將Sto
2、rm技術與電力大數(shù)據(jù)平臺相結合,提出電力系統(tǒng)中海量實時數(shù)據(jù)的處理方案。主要研究內容有:
1、研究分布式的流處理平臺及典型代表。分析Storm、S4、SparkStreaming各自的架構特點,從系統(tǒng)架構、數(shù)據(jù)模型、故障恢復等方面進行對比;研究Storm集群及流數(shù)據(jù)處理過程涉及的相關技術,如ZooKeeper、Kafka等。
2、深入分析Storm集群架構及處理模型,研究Storm數(shù)據(jù)流處理策略,包括Storm流分組策
3、略及實時數(shù)據(jù)無損處理算法;通過實例,測試Storm在不同拓撲、不同參數(shù)配置情況下的性能,包括CPU使用率、系統(tǒng)吞吐量及處理延時等方面,分析Storm性能瓶頸,以支持系統(tǒng)擴展。
3、將Storm與電力大數(shù)據(jù)平臺相結合,設計基于Storm的流數(shù)據(jù)處理過程。在分析電力流數(shù)據(jù)處理需求的基礎上,提出一種分層的、多種計算模式混搭的電力大數(shù)據(jù)平臺架構;針對電力系統(tǒng)流數(shù)據(jù)的特點及處理需求,提出基于Storm的實時數(shù)據(jù)處理方案,添加Kafka消
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