[发明专利]一种基于Hadoop平台的电力系统谐波监测方法

摘要

本发明提供一种基于Hadoop平台的电力系统谐波监测方法，该方法通过构建Hadoop分布式文件系统和设计MapReduce并行化编程模型，实现了对区域电网中谐波监测采样数据的高效并行化处理。该方法采用Hadoop分布式文件系统和MapReduce并行化编程模型，可以充分利用Hadoop分布式文件系统和并行化编程模型所提供的强大的数据存储能力和计算能力对区域电网电能质量监测的基础数据进行存储和并行化计算。

主权项

一种基于Hadoop平台的电力系统谐波监测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：搭建Hadoop分布式文件系统，该文件系统的基础架构包括构Hadoop客户端和Hadoop集群，Hadoop集群包括名称节点Namenode、备用名称节点SecondaryNamenode和用于管理存储数据的数据节点Datanodes；该文件系统中，客户端通过名称节点获取数据节点和文件块的映射关系，通过名称节点记录的映射关系到相应的位置访问文件块。名称节点对文件、目录进行创建、删除和重命名等操作，管理数据节点和文件块的映射关系。数据节点的数据保存在本地Linux文件系统中，每个数据节点会周期性地向名称节点发送“心跳”信号，报告自己的状态；S2：定制MapReduce并行化编程模型，对各个变电站按照时间序列采集的采样数据进行并行化处理；与搭建的Hadoop分布式文件系统的主从节点结构相对应，MapReduce框架也包括一个Master和若干个Slave，对应于Hadoop分布式文件系统的名称节点和数据节点，Master上运行JobTracker，Slave上运行TaskTracker，用户提交的每个计算作业，都会被划分成若干个任务，JobTracker负责作业和任务的调度，监控他们的执行，并重新调度已经失败的任务，TaskTracker负责执行JobTracker指派的任务。