基于海量机器数据的实时流处理技术研究

来源 :微型电脑应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户:mumu12312
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在电网智能化升级改造的背景下,电力设备监测数据的体量也逐步的增长,传统的数据处理技术满足不了现阶段实时分析和处理的需要.基于海量机器数据的实时流处理技术得到发展.在分析了数据流特点、数据流处理的一般特征和现有电网海量机器流处理技术基础上,提出了数据流概要处理模型的构建.详细阐述了该模型的基本原理和算法.对该数据实时流处理模型进行了测试,结果表明该设计的机器数据实时流处理模型满足预期的目标.
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针对当前大学毕业生就业预测精度低,效率低等缺陷,为了获得更优的大学毕业生就业预测结果,提出基于数据挖掘的大学毕业生就业预测模型.首先采集大学毕业生就业历史数据,然后引入数据挖掘从历史数据发现大学毕业生就业变化规律,构建最优的大学毕业生就业预测模型,最后在MATLAB 2019平台上对其性能进行了测试.结果 表明,基于数据挖掘的大学毕业生就业预测精度达到了90%以上,精度超过了大学毕业生就业预测的实际应用要求,建模效率高,整体预测效果明显优于当前经典大学毕业生就业预测模型.