基于MapReduce模型的间歇性能源海量数据处理技术

• 作者: 吴广磊 梅华威 米增强
• 来源期刊: 电力系统自动化
• 关键词: 间歇性能源 风力发电 MapReduce模型 数据处理 云计算
• 年，卷（期）: 2014,（15）
• 所属期刊栏目: 研制与开发
• 页码范围: 76-80,99
• 页数: 6页
• 字数: 5218字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7500/AEPS20131215006

摘要

针对传统间歇性能源海量数据处理技术的局限性，提出了基于MapReduce模型的间歇性能源海量数据处理技术，利用廉价的商用计算机组成集群，对海量数据进行并行处理，确保了海量数据处理的可靠性、低成本、高效能和扩展性，并对该技术的平台实现进行了论述。最后通过实验对比不同数据平台下海量数据处理的效率，验证了基于MapReduce模型的间歇性能源海量数据处理技术的高效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	米增强	华北电力大学电气与电子工程学院	85	1730	23.0	40.0
2	梅华威	华北电力大学电气与电子工程学院	10	125	7.0	10.0
3	吴广磊	华北电力大学电气与电子工程学院	1	22	1.0	1.0