电力大数据处理、存储与分析的调研报告(DOC 41页)

目   录
1、什么是大数据 4
1.1、Volume（体积） 4
1.2、Variety（多样） 4
1.3、Velocity（效率） 5
1.4、Veracity（价值） 5
2、大数据关键技术 5
2.1、大数据采集技术 6
2.2、大数据预处理技术 6
2.3、大数据存储及管理技术 7
2.4、大数据分析及挖掘技术 7
2.5、大数据展现与应用技术 8
3、数据处理与分析 8
3.1、传统方式 9
3.2、Hadoop大数据新方法 10
3.3、大规模并行分析数据库 11
3.4、大数据方法的互补 12
3.5、大数据使用案例 13
4、展望电力大数据时代 14
4.1、电力大数据价值分析 14
4.2、电力大数据应用前景 14
4.3、电力大数据发展与挑战 15
5、迈向电力大数据时代 15
5.1、电力大数据关健技术 16
5.2、电力大数据发展策略 16
6、电力大数据实践 16
6.1、实时海量数据是坚强智能电网的重要资产 17
6.2、对实时数据的接入、存储与处理、监测与智能分析 17
6.3、电网实时数据调研现状 17
6.4、大数据服务IT创新、提高生产效率 19
7、大数据技术实现 19
7.1、物理架构图 19
7.2、数据处理向大数据处理的过渡 20
7.3、大数据核心技术—Hadoop 20
8、Hadoop介绍与案例分析 20
8.1、Hadoop介绍 21
8.2、Hadoop核心技术 21
8.2.1、HDFS 21
8.2.2、MapReduce 23
8.3、Hadoop优点和缺点 30
8.4、NoSQL数据库介绍 31
8.4.1、MongoDB 32
8.4.2、CouchDB 33
8.4.3、HBase 34
8.4.4、Redis 35
8.4.5、BaseX 35
9、Hadoop数据存储—HBase 36
9.1、HBase简介 36
9.2、逻辑视图 37
9.3、物理存储 37
9.4、系统架构 41
9.5、关键算法\流程 44
9.6、访问接口 48
10、Hadoop查询与分析工具 48
10.1、Hive 48
10.2、Mahout 56

 

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