能耗監測系統之所以被諸多能耗企業(yè)采用來(lái)進(jìn)行能耗監測工作,與其強大的數據處理功能是分不開(kāi)的。而該監測系統只所以能夠進(jìn)行能耗監測數據的快速處理,多虧了分布式處理技術(shù)的實(shí)踐。
隨著(zhù)“多表合一”采集技術(shù)的推廣,能源計量點(diǎn)數量成倍增加,計量點(diǎn)規模已達到千萬(wàn)級?,F有用電信息采集系統采集數據是先存入MySQL/Oracle數據庫,再從數據庫讀取數據,計算完成后,再寫(xiě)入數據庫,其數據處理速度較慢,不能滿(mǎn)足海量數據處理性能的要求。
能耗監測系統基于統一的大數據平臺,利用Kafka消息服務(wù)將前置采集解析后的能耗監測數據推送給分布式內存集群存儲,利用分布式計算引擎Spark的多進(jìn)程、多線(xiàn)程計算優(yōu)勢,從分布式內存中讀取能耗監測數據并將計算結果存儲在分布式數據庫中,大大提高了系統處理海量數據的效率?;诜植际教幚砑夹g(shù)的能耗監測系統具備良好的可擴展性,在不中斷系統運行的情況下,增加系統節點(diǎn),提高系統處理規模和運行性能。
如上所述,分布式處理技術(shù)的實(shí)踐是能耗監測系統數據處理能力的基礎,相信隨著(zhù)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,能耗監測系統在數據處理能力這方面還會(huì )有更大的進(jìn)步。
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