針對(duì)電力物聯(lián)網(wǎng)中海量信息數(shù)據(jù)處理時(shí),對(duì)大型數(shù)據(jù)集的訪問可能會(huì)造成智能量測(cè)終端（邊緣節(jié)點(diǎn)）與云化主站之間的網(wǎng)絡(luò)擁塞和操作延遲等問題,提出了一種面向智能量測(cè)終端的邊緣計(jì)算結(jié)合MapReduce的數(shù)據(jù)塊處理方法。首先,整合云-管-邊-端各層次功能和特性,對(duì)智能量測(cè)終端處的邊緣計(jì)算服務(wù)器進(jìn)行合理配置;其次,利用支持塊復(fù)制方法,將本地、基于分區(qū)和多歸屬塊副本存儲(chǔ)到各自的智能量測(cè)終端,以解決訪問聚合MapReduce大型數(shù)據(jù)集的網(wǎng)絡(luò)擁塞并減少操作延遲。最后設(shè)置了邊緣計(jì)算數(shù)據(jù)塊處理的安全策略,合理配置了數(shù)據(jù)通訊網(wǎng)關(guān),整合安全防護(hù)流程,加強(qiáng)了數(shù)據(jù)塊處理的安全性。 

【文章來源】：智慧電力. 2020,48(03)北大核心

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

電力物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)圖

Hadoop分布式文件系統(tǒng)

移動(dòng)邊緣計(jì)算環(huán)境下邊緣服務(wù)器配置模型示意圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3079709