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能耗監測系統之所以被諸多能耗企業采用來進行能耗監測工作，與其強大的數據處理功能是分不開的。而該監測系統只所以能夠進行能耗監測數據的快速處理，多虧了分布式處理技術的實踐。
隨著“多表合一”采集技術的推廣，能源計量點數量成倍增加，計量點規模已達到千萬級。現有用電信息采集系統采集數據是先存入MySQL/Oracle數據庫，再從數據庫讀取數據，計算完成后，再寫入數據庫，其數據處理速度較慢，不能滿足海量數據處理性能的要求。
能耗監測系統基于統一的大數據平臺，利用Kafka消息服務將前置采集解析后的能耗監測數據推送給分布式內存集群存儲，利用分布式計算引擎Spark的多進程、多線程計算優勢，從分布式內存中讀取能耗監測數據并將計算結果存儲在分布式數據庫中，大大提高了系統處理海量數據的效率。基于分布式處理技術的能耗監測系統具備良好的可擴展性，在不中斷系統運行的情況下，增加系統節點，提高系統處理規模和運行性能。
如上所述，分布式處理技術的實踐是能耗監測系統數據處理能力的基礎，相信隨著科學技術的發展，能耗監測系統在數據處理能力這方面還會有更大的進步。
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