【摘 要】
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针对配电自动化中大量电力监测数据的处理问题,提出了回避聚合操作的配电网监测数据分布式Map压缩-查询新方法。通过将监测数据分布式Map压缩存储,利用HQL查询引擎及压缩接口
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51567008）, 江西省杰出青年人才计划项目（20162BCB23045）, 江西省自然科学基金资助项目（20161BAB206156,20171BAB206044）
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针对配电自动化中大量电力监测数据的处理问题,提出了回避聚合操作的配电网监测数据分布式Map压缩-查询新方法。通过将监测数据分布式Map压缩存储,利用HQL查询引擎及压缩接口将分布式Map压缩应用到连接查询的混洗阶段中,减小传递到查询聚合端的数据量,提高压缩数据的查询速度,并推导了时效性的相关公式。以北京某动车段10 kV电力远动监控系统的实测数据为例,搭建了四节点测试集群。压缩导入对比测试表明,分布式Map压缩速度快于分布式Reduce压缩,分布式Map的Map_Deflate压缩处理时间比分布式Redu
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