能耗監(jiān)測系統(tǒng)之所以被諸多能耗企業(yè)采用來進行能耗監(jiān)測工作，與其強大的數(shù)據(jù)處理功能是分不開的。而該監(jiān)測系統(tǒng)只所以能夠進行能耗監(jiān)測數(shù)據(jù)的快速處理，多虧了分布式處理技術(shù)的實踐。

隨著“多表合一”采集技術(shù)的推廣，能源計量點數(shù)量成倍增加，計量點規(guī)模已達到千萬級。現(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，再從數(shù)據(jù)庫讀取數(shù)據(jù)，計算完成后，再寫入數(shù)據(jù)庫，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)測系統(tǒng)基于統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)平臺，利用Kafka消息服務(wù)將前置采集解析后的能耗監(jiān)測數(shù)據(jù)推送給分布式內(nèi)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(yōu)勢，從分布式內(nèi)存中讀取能耗監(jiān)測數(shù)據(jù)并將計算結(jié)果存儲在分布式數(shù)據(jù)庫中，大大提高了系統(tǒng)處理海量數(shù)據(jù)的效率。基于分布式處理技術(shù)的能耗監(jiān)測系統(tǒng)具備良好的可擴展性，在不中斷系統(tǒng)運行的情況下，增加系統(tǒng)節(jié)點，提高系統(tǒng)處理規(guī)模和運行性能。

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

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