探析电信通信网络中海量数据解析的设计与实践

近年来,随着通信网络业务的不断发展,用户数量也日益增加,通信数据量也随之增加,对数据管理也提出了更高的要求。本文在电信通信网络海量数据背景下,对通信网络中海量数据解析进行了分析,然后对海量数据解析架构和流程进行了分析,可以顺利实现大量通信数据的解析。

采用Map-Reduce模型的海量电能质量数据交换格式文件快速解析方案

针对现有方案对电能质量监测系统中海量PQDIF文件解析效率低、解析时间长等问题,研究实现了一种基于集群计算架构的海量PQDIF文件快速解析方案。通过Map-Reduce模型来实现海量PQDIF文件的快速并行解析。Map-Reduce模型将数据集的大规模操作任务拆分成若干子任务分配给网络上的每一个计算节点(如PC机),实现多计算节点共同协调处理任务,达到提高运行效率的目的。方案采用Java和C++编写,在异构平台间具有较强的可移植性,并且可以通过增加计算节点来提高解析效率,具有较强的可扩展性。通过对海量PQDIF文件进行解析测试,结果表明该方案可以显著提高文件解析效率。