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HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,它不同于一般的有模式的关系型数据库,HBase存储的数据表是无模式的,特别适合结构复杂多样的半结构化数据存储。HBase利用HDFS作为其文件存储系统,可利用Map-Reduce技术来处理HBase中的海量数据。
2.2.3 关系型数据库系统
智能电网中很大一部分数据是结构化数据,针对一些数据和业务应用,传统关系型数据库可能更适合,因此在大数据环境下,传统关系型数据库也具有一定的应用。基于传统数据库如Oracle等构建数据仓库,开展智能电网业务的分析挖掘。
智能电网大数据结构复杂、种类繁多,其数据存储需要根据数据的特点选用适合的数据存储方式。数据管理也是智能电网大数据的重要功能,从整体上对存储在不同系统上的数据进行统一管理,并提供数据索引和查询功能。综合以上分析,数据存储对比见表1。
2.3数据处理技术
智能电网大数据的应用类型多,需要根据不同的业务需求采用不同的数据处理技术。根据大数据的数据特征和计算需求,大数据处理技术分流处理、批处理、内存计算、图计算等。
2.3.1 流处理
流处理的处理模式将数据视为流,源源不断的数据组成了数据流,当新的数据到来时就立刻处理并返回所需的结果。数据流本身具有持续达到、速度快且规模巨大等特点,因此通常不会对所有的数据进行永久化存储,而且数据环境处在不断的变化之中,系统很难准确掌握整个数据的全貌。目前广泛应用的流处理系统有Twitter Storm和Yahoo S4。
Storm是分布式实时计算系统,主要用于流数据处理,可以简单、高效、可靠地处理大量的数据流。它能够处理源源不断流进来的信息,处理之后将结果写入到某个存储中去。Storm的优点是全内存计算,因为内存寻址速度是硬盘的百万倍以上,所以Storm的速度较快。Storm弥补了Hadoop批处理所不能满足的实时要求,经常用于实时分析、在线机器学习、持续计算、分布式远程调用和ETL等领域。
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