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在传统媒体资源管理系统中,数据收集工作通常是基于C/S或B/S架构设计的,这对服务器的要求比较高。为了提高服务器的性能,传统的模式就是购买更高性能的服务器,然而,近几年出现的云计算也是一个很好解决办法。采用Apache公司的Hadoop Map-Reduce框架来实现数据收集功能,并通过实验,将数据收集工作在传统的单线程模式（传统实现模式）、Hadoop伪分布模式和全分布模式下所需时间进行比较,并对执行结果进行了分析。研究表明：使用Map-Reduce的这种云模式,确实可以缩短执行时间,以达到提高服务器端性能的目的。 相似文献
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随着基于相量量测单元的广域量测系统在技术上的成熟与推广应用,利用WAMS量测可实现电力系统线性状态估计.本文基于广域量测系统提出一种全分布式状态估计算法.首先根据拉格朗日乘子法推导了多区域约束加权最小二乘估计模型,然后引入有限时间平均一致性协议,得到系统量测正常情况下的分布式状态估计算法.考虑了系统量测存在异常数据情况,根据最小二乘估计的几何意义扩展推导出修正算法,使其在各区域剔除异常量测后,无需改变信息矩阵,只需执行若干次有限时间平均一致性协议能收敛至信息矩阵修正后的集中式估计值.最后,理论分析和实验结果证明了算法的有效性. 相似文献
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