基于大数据Spark的配网运维数据处理研究

• 作者: 吴军英 姚陶 辛锐 郑涛 陈曦
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 配网运维数据 大数据处理 迭代次数
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 综述与评论
• 页码范围: 165-168
• 页数: 4页
• 分类号: TP399
• 字数: 3416字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2020.05.035

摘要

传统数据处理方法采用抑制量测误差方法改变权值,但增加了迭代次数,导致迭代总应用时间过长.为解决这一问题,提出基于大数据技术Spark的配网运维数据处理方法.先采用大数据技术Spark评估配网运维数据,再设计数据处理环节,运维数据经过HDFS、数据添加、数据清洗、数据合并、数据类型管理处理后,即可投入使用.在应用实例分析中,随机抽取10个配网运维数据,完成本次实验.实验结果表明,设计的基于大数据技术Spark的配网运维数据处理方法迭代总应用时间相比传统数据处理方法少26％.由此证明,该方法符合设计需求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴军英		16	32	3.0	5.0
2	辛锐		16	15	3.0	3.0
3	陈曦		3	4	1.0	2.0
4	郑涛		6	1	1.0	1.0
5	姚陶		2	0	0.0	0.0