![](/images/graphics-bg.png)
Optimizing Hadoop Performance for Big Data Analytics in Smart Grid
المؤلفون المشاركون
Khan, Mukhtaj
Huang, Zhengwen
Li, Maozhen
Taylor, Gareth A.
Ashton, Phillip M.
Khan, Mushtaq
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-11-19
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The rapid deployment of Phasor Measurement Units (PMUs) in power systems globally is leading to Big Data challenges.
New high performance computing techniques are now required to process an ever increasing volume of data from PMUs.
To that extent the Hadoop framework, an open source implementation of the MapReduce computing model, is gaining momentum for Big Data analytics in smart grid applications.
However, Hadoop has over 190 configuration parameters, which can have a significant impact on the performance of the Hadoop framework.
This paper presents an Enhanced Parallel Detrended Fluctuation Analysis (EPDFA) algorithm for scalable analytics on massive volumes of PMU data.
The novel EPDFA algorithm builds on an enhanced Hadoop platform whose configuration parameters are optimized by Gene Expression Programming.
Experimental results show that the EPDFA is 29 times faster than the sequential DFA in processing PMU data and 1.87 times faster than a parallel DFA, which utilizes the default Hadoop configuration settings.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Khan, Mukhtaj& Huang, Zhengwen& Li, Maozhen& Taylor, Gareth A.& Ashton, Phillip M.& Khan, Mushtaq. 2017. Optimizing Hadoop Performance for Big Data Analytics in Smart Grid. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1189792
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Khan, Mukhtaj…[et al.]. Optimizing Hadoop Performance for Big Data Analytics in Smart Grid. Mathematical Problems in Engineering No. 2017 (2017), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1189792
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Khan, Mukhtaj& Huang, Zhengwen& Li, Maozhen& Taylor, Gareth A.& Ashton, Phillip M.& Khan, Mushtaq. Optimizing Hadoop Performance for Big Data Analytics in Smart Grid. Mathematical Problems in Engineering. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1189792
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1189792
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)