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MapReduce是現(xiàn)有大數(shù)據(jù)平臺(tái)中典型的分布式并行計(jì)算編程模型，在大數(shù)據(jù)處理中被廣泛應(yīng)用于電網(wǎng)綜合系統(tǒng)中。由于MapReduce屏蔽底層復(fù)雜的數(shù)據(jù)源連接，將不同數(shù)據(jù)源映射為統(tǒng)一的接口，有效地為智能電網(wǎng)一體化平臺(tái)（IMS）監(jiān)管系統(tǒng)上層應(yīng)用提供對(duì)異構(gòu)數(shù)據(jù)的訪問，成為現(xiàn)階段數(shù)據(jù)分析需要解決的問題。本文將針對(duì)電網(wǎng)海量GIS信息數(shù)據(jù)及其對(duì)電網(wǎng)調(diào)度幾種控制系統(tǒng)帶來的數(shù)據(jù)存取問題，采用Hadoop HDFS進(jìn)行海量GIS電網(wǎng)地理信息數(shù)據(jù)存取，利用MapReduce，設(shè)計(jì)面向HDFS、HBase和Mysql數(shù)據(jù)庫(kù)的多數(shù)據(jù)源的統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型，集成數(shù)據(jù)操作代碼，減少重復(fù)代碼，提高開發(fā)效率。
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