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基于YARN规范的智能电网大数据异常检测
  • ISSN号:1671-1122
  • 期刊名称:《信息网络安全》
  • 时间:0
  • 分类:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]安徽工程大学现代教育技术中心,安徽芜湖241000, [2]安徽工程大学计算机与信息学院,安徽芜湖241000, [3]电子科技大学软件学院,四川成都610054
  • 相关基金:囯家自然科学基金[61572033];安徽省高校省级自然科学研究重大项目[KJ2015ZD08];安徽省高校优秀人才支持计划重点项目[gxyqZD2016124]
中文摘要:

文章描述了Hadoop早期版本在处理智能电网大数据上的不足,同时分析了YARN规范对Map-Reduce进行改进后对电网大数据处理的优点□文章详细讨论了YARN-DPP平台中智能电网大数据处理的编码与实现及YARN-DPP的优势,并以IEEE118节点的电网作为智能电网大数据异常检测的案例程序,对YARN-DPP平台的硬件环境与软件运行环境进行配置.实验结果表明,针对海量的智能电网状态安全大数据异常检测的程序,YARN-DPP平台具有较好的呑吐量与加速比,可以满足现代智能电网大数据异常检测的需求,在计算速度上比单机串行计算及Map-Reduce计算要快.

英文摘要:

The defects of processing smart grid big data in Map-Reduce earty version were also discussed, and the advantages of processing smart grid big data in YARN were also described in this paper. The coding model and implementation and advantages of YAJRN-DPP were also analyzed In order to demonstrate the effectiveness of YARN-DPP, the hardware configuration environments and software running environments had been completed. A serial of simulation experiments in IEEE 118 node grid system were also done. The results and performance analysis demonstrated that good throughput and speedup had been obtained in YAJRN-DPP. It can meet the fast demands in large scale grid system big data processing. The computing speed was faster than sequence computation and Map-Reduce computation.

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期刊信息
  • 《信息网络安全》
  • 主管单位:中华人民共和国公安部
  • 主办单位:公安部第三研究所 中国计算机学会 计算机安全专业委员会
  • 主编:关非
  • 地址:北京市海淀区阜成路58号新洲商务大厦301B
  • 邮编:100142
  • 邮箱:gassbj@163.com
  • 电话:010-88114408 88111078 88118778
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-1122
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1859/TN
  • 邮发代号:4-688
  • 获奖情况:
  • 万方,同方,维普
  • 国内外数据库收录:
  • 被引量:6058