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时间:2020-06-19
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1、JournalofComputerApplicationsISSN1001.90812014.10—10计算机应用,2014,34(10):2806—2811CODENJYIIDUhttp://www.joca.an文章编号:1001—9081(2014)10—2806—06doi:10.11772/j.issn.1001—9081.2014.10.2806基于Hadoop的电力地理信息系统数据管理林碧英,王艳萍(华北电力大学控制与计算机工程学院,北京102206)(通信作者电子邮箱aiaibanban@126.com)摘要:针对传统电力地理信息系统(GI
2、S)在存储能力、分析能力和扩展能力上的不足,将云计算技术应用到电力GIS领域,提出利用Hadoop云平台对电力GIS数据进行高效存储和管理的方案。首先对电力GIS各类数据的特点进行了分析,提出了关系型数据库与非关系型数据库相结合的数据存储策略,并在此基础上设计了基于Hadoop的电力GIS数据管理整体架构、相应的数据模型以及基于MapReduce的数据并行查询分析方法。最后,在单机和集群的环境下,对空间分析与运行数据查询的性能进行了对比与验证。实验结果表明,在数据量达到一定规模时,该方案优势明显,数据分析与查询的平均时间缩短30%以上,具有较高的效率和良好
3、的扩展性。关键词:云计算;Hadoop;电力地理信息系统(GIS);存储模型;并行处理中图分类号:TP391文献标志码:ADatamanagementbasedonHadoopforpowergeographicinformationsystemLINBiying,WANGYanping’(SchoolofControlandComputerEngineering,NonhChinaElectricPowerUnivemity,Beijing102206,China)Abstract:Inconsiderationoftheproblemthatthetr
4、aditionalpowerGeographicInformationSystem(GIS)hasinabilitiesinstorage,computingandscalability,cloudcomputingwasappliedintothepowerGISfieldandasolutionwhichusedHadoopcloudplatformtostoreandmanagethemassiveGISdatawasproposed.AfteranalyzingthecharacteristicsofthepowerGISdata,adatasto
5、ragestrategywasproposedwhichcombinedrelationaldatabasewithnon—relationaldatabase.Basedonthisstrategy,thearchitectureofpowerGISmanagementbasedonHadoopwaspresented,thedatamodelandparalleldataanalysisbasedonMapReduceweredesigned.Finally,aquantityofexperimentswerecarriedoutincludingsp
6、atialanalysisandoperationdataqueriesinsingle—machineandclusterenvironmenttocompareandvalidatetheperformance.Theexperimentalresultsshowthattheaveragetimeofdataanalysisandquerydeclinesover30%afterreachingcertainamountofdata.Theproposedschemehasmoreobviousadvantagestodealwithlarge—sc
7、aledataandhashighefficiencyandgoodfeasibility.Keywords:cloudcomputing;Hadoop;powerGeographicInformationSystem(GIS);storagemodel;parallelcomputing间的协作和信息共享;另一方面能满足电力GIS高容量存0引言储和高效访问需求,极大提高电力GIS实时控制和高级分析电力地理信息系统(GeographicInformationSystem,GIS)的能力。具有强大的空间展现能力和管理分析能力,是保证电力设备目前云计算在国内电
8、力行业中的应用研究还处于探索阶安全运行、实现海量设备可视化管理的综
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