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能耗分項計量能夠準確、及時、有效地發現能源使用問題，形成和實現最有效的節能措施。能耗分項計量系統需要對各項能源使用量在不同粒度上進行統計，既有實時性的需求，又需要涉及到聚合、去重、連接等較為復雜的統計需求。由于數據產生快、實時性強、數據量大，所以很難統一采集并入庫存儲后再作處理，這便導致傳統的數據處理架構不能滿足需求。為此，提出基于Spark Streaming大數據流式技術構建一個實時能耗分項計量系統，對實時能耗分項計量的系統架構和內部結構進行了詳細介紹，并通過實驗數據分析了系統的實時數據處理能力。與傳統架構不同，實時能耗分項計量系統在數據流動的過程中實時地進行捕捉和處理，一方面把捕捉到的異常信息及時報警到前端，同時把分類分項統計處理的結果保存到數據庫，以便進行離線分析和數據挖掘，能有效地解決上述數據處理過程中遇到的問題。
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