能耗監(jiān)測(cè)系統(tǒng)之所以被諸多能耗企業(yè)采用來(lái)進(jìn)行能耗監(jiān)測(cè)工作，與其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理功能是分不開(kāi)的。而該監(jiān)測(cè)系統(tǒng)只所以能夠進(jìn)行能耗監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的快速處理，多虧了分布式處理技術(shù)的實(shí)踐。

隨著“多表合一”采集技術(shù)的推廣，能源計(jì)量點(diǎn)數(shù)量成倍增加，計(jì)量點(diǎn)規(guī)模已達(dá)到千萬(wàn)級(jí)?，F(xiàn)有用電信息采集系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)是先存入MySQL/Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)，再?gòu)臄?shù)據(jù)庫(kù)讀取數(shù)據(jù)，計(jì)算完成后，再寫入數(shù)據(jù)庫(kù)，其數(shù)據(jù)處理速度較慢，不能滿足海量數(shù)據(jù)處理性能的要求。

能耗監(jiān)測(cè)系統(tǒng)基于統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，利用Kafka消息服務(wù)將前置采集解析后的能耗監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)推送給分布式內(nèi)存集群存儲(chǔ)，利用分布式計(jì)算引擎Spark的多進(jìn)程、多線程計(jì)算優(yōu)勢(shì)，從分布式內(nèi)存中讀取能耗監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)并將計(jì)算結(jié)果存儲(chǔ)在分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中，大大提高了系統(tǒng)處理海量數(shù)據(jù)的效率?；诜植际教幚砑夹g(shù)的能耗監(jiān)測(cè)系統(tǒng)具備良好的可擴(kuò)展性，在不中斷系統(tǒng)運(yùn)行的情況下，增加系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)，提高系統(tǒng)處理規(guī)模和運(yùn)行性能。

如上所述，分布式處理技術(shù)的實(shí)踐是能耗監(jiān)測(cè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理能力的基礎(chǔ)，相信隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，能耗監(jiān)測(cè)系統(tǒng)在數(shù)據(jù)處理能力這方面還會(huì)有更大的進(jìn)步。

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