【摘 要】
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针对电力系统监测中大量时间序列数据存储和高效查询的问题，利用云计算框架和HQL(Hive SQL)查询引擎，提出一种容错存储的分级分区查询优化方法。通过副本机制设计电力监测数据
【机 构】
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华东交通大学电气工程学院,江西省南昌市,330013
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针对电力系统监测中大量时间序列数据存储和高效查询的问题，利用云计算框架和HQL(Hive SQL)查询引擎，提出一种容错存储的分级分区查询优化方法。通过副本机制设计电力监测数据容错存储模式，综合运用了HQL查询计划生成、向Map/Reduce的转化和分区剪枝处理，进行了加载和查询优化测试。结果表明，当加载的监测数据记录超过200万条、查询数据记录超过380万条后，HQL的处理性能将远超SQL，数据量越大，优势越明显。分级分区查询测试结果表明，在查询耗时相近的条件下，分区查询的数据量可以扩大2个数量级，且二级分区比一级分区更高效，验证了查询优化技术可有效提高电力系统监测信息查询处理的效率，为大量电力监测数据处理提供了一种查询优化方法。
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