基于Hadoop大数据架构的 燃煤电厂数据和信息管控一体化
智慧电厂一体化大数据平台关键技术及应用分析
智慧电厂一体化大数据平台关键技术及应用分析随着信息技术的发展和电力系统的深度智能化、数字化转型，电力系统正在朝着智慧电厂的方向发展。
智慧电厂是指利用互联网、大数据、人工智能等信息技术手段实现电厂全生命周期的优化管理，提高电力供应效率和质量，同时降低能源消耗和环境污染。
智慧电厂一体化大数据平台是实现智慧电厂的基础和核心，具有重要的应用价值。
1. 数据采集技术。
应用物联网技术，实现对电厂各个环节的数据实时采集、传输和汇总。
包括机组状态、机组参数、燃料消耗等数据。
2. 数据存储技术。
应用高性能、可扩展的云存储技术，实现海量数据的高效存储、备份和恢复。
同时，应用数据分析技术，实现数据的多维度分析和挖掘。
3. 数据预处理技术。
应用数据清洗、去重、归一化等技术，对采集到的数据进行预处理和优化，提高数据的准确性和完整性。
4. 数据分析与建模技术。
应用机器学习、深度学习等技术，对电厂数据进行挖掘，并建立机器学习模型、预测模型等，实现对电厂的智能预测、运行优化、异常检测等功能。
5. 可视化技术。
应用数据可视化技术，将海量的数据通过图表、地图等形式直观展示，帮助管理人员实时掌握电厂的运行情况和趋势变化，帮助管理人员快速做出决策。
智慧电厂一体化大数据平台的应用，可以在以下方面带来明显的效益：1. 电力供应效率和质量提高。
通过智能预测和运行优化功能，可以实现对机组的稳定运行，提高电力供应效率和质量，减少停机损失。
2. 能源消耗和运行成本降低。
通过数据分析和建模功能，对机组运行状态进行评估和优化，实现对能源消耗和成本的降低。
3. 环境保护效益提高。
通过对机组的燃烧过程进行监测和分析，实现减少污染物排放，提高环境保护效益。
4. 电厂运行安全性提高。
通过异常检测和预警功能，实现对机组运行异常情况的及时发现和处理，提高电厂运行安全性。
智慧电厂一体化大数据平台关键技术及应用分析
智慧电厂一体化大数据平台关键技术及应用分析随着能源行业的不断发展和智能化技术的快速进步，智慧电厂一体化大数据平台成为电力行业的关键技术和应用之一。
该平台通过大数据技术的应用，为电力企业提供了更加智能、高效、安全、可靠的生产运营管理模式，实现了能源生产和利用的优化配置，为电力行业的可持续发展提供了有力保障。
本文将对智慧电厂一体化大数据平台的关键技术及应用进行分析。
1. 大数据采集与存储技术智慧电厂一体化大数据平台需要采集和存储大规模、多样化的数据，包括电力设备生产运行数据、环境参数数据、能源消耗数据等。
大数据采集与存储技术是实现智慧电厂的关键技术之一。
目前，常用的采集技术包括物联网技术、传感器技术等，而存储技术则采用分布式存储、云存储等技术，以满足大规模数据的安全、高效存储需求。
2. 数据清洗与处理技术采集回来的原始数据需要进行清洗和处理，以提高数据的质量和可用性。
数据清洗与处理技术包括数据清洗、数据转换、数据集成等，通过这些技术可以对原始数据进行去噪声、去冗余、去异常值等处理，使得数据更加准确、完整、可靠。
还可以通过数据处理技术实现对数据的挖掘和分析，发现数据中的规律和价值信息。
3. 数据分析与建模技术智慧电厂一体化大数据平台需要对大规模数据进行分析和建模，以实现对电力生产运营的智能化管理。
数据分析与建模技术包括数据挖掘、机器学习、人工智能等，通过这些技术可以对数据进行分析预测和建模优化，提高电力设备的运行效率和可靠性，降低能源消耗和生产成本。
4. 数据可视化与应用技术智慧电厂一体化大数据平台需要将处理好的数据信息以直观的方式呈现给用户，以便用户进行数据分析和决策。
数据可视化与应用技术可以通过图表、报表、仪表盘等形式将数据信息直观展现出来，使用户能够更加直观、全面地理解大数据信息，从而更好地进行运营管理和决策支持。
1. 电力设备状态监测与预测智慧电厂一体化大数据平台可以通过采集和分析电力设备的大量生产运行数据，实现对电力设备状态的实时监测和预测。
基于 Hadoop 大数据技术的火电厂数据资产全寿命周期管理
基于 Hadoop 大数据技术的火电厂数据资产全寿命周期管理摘要：针对燃煤火力发电厂，建设基于hadoop大数据平台的大数据中心，分析hadoop平台的软件架构、硬件架构、资源管理、功能、大数据的应用内容等，以提高火电企业数据全过程标准化管理能力，增强数据的挖掘、分析和预测能力，提高企业对大数据资产的利用效率。
结果表明，典型的工业大数据平台系统架构包括监控设备、数据采集、数据存储、数据管控和数据服务。
hadoop大数据架构包括底层基础层、存储层、统一管理层、计算引擎层、能力服务层、工具及增强、应用及接口，共计七个部分。
大数据技术的应用包括计算密集型应用，输入、输出的密集型应用，分布式存储与大规模并行计算，实时数据处理与查询分析，数据整合，数据使用，数据服务，数据治理。
大数据的治理的内容包括数据采集、数据交换、数据存储、数据清洗、数据查询、数据加工、审计、数据溯源、元数据标记与发现、数据生命周期管理等。
关键词：燃煤火力发电；hadoop大数据库；大数据治理；大数据中心；数据清洗；大数据技术应用1引言传统的燃煤火电厂信息管理为了充分利用和挖掘数据的价值，消除信息孤岛，一般采用不同信息子系统开放数据接口的形式来进行数据共享和调用[1-4]。
事实证明仅仅开放数据接口，以期望打通不同信息系统、不同数据库之间的联系，实现数据的深度挖掘和利用，是一条失败的道路[3-6]。
因为来自不同信息系统数据的类型、标准、格式、定义、单位、更新频率均有较大的差别，很容易发生数据的错误调用[6-8]。
因此，有必要应用hadoop大数据架构来兼容不同类型的数据，形成具有数据采集、交换、存储、清洗、查询、加工、审计、溯源、挖掘、应用的以大数据全寿命周期为核心的智慧企业生态系统。
针对燃煤火力发电厂，建设基于hadoop大数据平台的大数据中心，分析hadoop平台的软件架构、硬件架构、资源管理、功能、大数据的应用内容等，以提高火电企业数据全过程标准化管理能力，增强数据的挖掘、分析和预测能力，提高企业对数据资产的利用效率。
智慧电厂一体化大数据平台关键技术及应用分析
智慧电厂一体化大数据平台关键技术及应用分析随着当前社会的快速发展，能源领域也迎来了一场新的变革。
智慧电厂一体化大数据平台作为能源领域的一项重要技术，其关键技术及应用分析成为了当前领域内的热点话题。
本文将从智慧电厂一体化大数据平台的定义、关键技术、应用场景以及未来发展等方面进行分析。
一、智慧电厂一体化大数据平台的定义智慧电厂一体化大数据平台是利用大数据技术、云计算技术、人工智能技术以及物联网技术等先进技术，对电厂全生命周期的各种设备、设施和生产过程进行监控、管理和优化的一种集成平台。
通过对电厂运营的数据进行采集、存储、处理和分析，实现了对电厂各方面的全面监控，并针对其中的问题进行智能化的分析和处理，从而提高了电厂的运营效率和降低了运营成本。
1. 数据采集与存储技术智慧电厂一体化大数据平台需要对电厂的运营数据进行实时的采集和存储。
针对这一需求，需要部署大量的传感器和数据采集设备，以确保对电厂各种设备和生产过程的数据进行全面、准确的采集。
需要建设高性能、高可靠性的数据存储系统，以满足对大规模数据的存储和管理需求。
2. 数据处理与分析技术对采集到的数据进行处理和分析是智慧电厂一体化大数据平台的核心技术之一。
通过对数据进行实时处理和分析，可以及时监测电厂的运营状况，并对其中存在的问题进行识别和分析。
通过对历史数据的分析，可以进行电厂的运营优化，并预测潜在的故障风险，从而实现对电厂运营的精细化管理。
3. 人工智能技术人工智能技术在智慧电厂一体化大数据平台中扮演着重要的角色。
通过对数据进行深度学习和模型训练，可以实现对电厂设备的智能化识别和预测，从而提高了对设备运行状态的实时监测能力。
人工智能技术还可以实现对电厂运营的自动化控制，从而提高了电厂的运营效率。
4. 信息安全技术面对日益增多的网络攻击，信息安全技术在智慧电厂一体化大数据平台中显得尤为重要。
必须建立高效的防火墙系统和漏洞修复机制，加密传输通道和数据存储系统，确保电厂运营数据的安全和隐私。
基于工业大数据平台的燃机电厂一体化管控关键技术的研究及应用
基于工业大数据平台的燃机电厂一体化管控关键技术的研究及
应用
李军;罗术力;丁胜雄
【期刊名称】《自动化博览》
【年(卷),期】2024(41)3
【摘要】本文从大型燃机电厂生产经营一体化管控需求出发,对工业数据大平台的架构、功能要求、设备域主数据平台和总体流程进行了分析,对生产经营一体化管控中的数据治理、数据采集和数据处理等关键技术进行了研究。
这些技术有效提高了基于工业大数据平台的大型燃机电厂生产经营一体化管控中关键应用功能的开发效率和敏捷性,对于提升电厂生产效率和经济效益具有较好的应用前景。
【总页数】4页(P36-39)
【作者】李军;罗术力;丁胜雄
【作者单位】广东粤电大亚湾综合能源有限公司;珠海瑞洪智能系统工程有限公司;深圳鹏锐信息技术股份有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
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基于大数据的燃煤电厂烟气脱硫优化运行模块研究与应用王海
基于大数据的燃煤电厂烟气脱硫优化运行模块研究与应用王海发布时间：2023-06-30T08:30:18.820Z 来源：《中国电业与能源》2023年8期作者：王海[导读] 为提高燃煤电厂烟气脱硫系统运行水平，降低系统资源损耗，以某350MW机组为研究对象，建设基于大数据分析技术的脱硫优化运行模块，提高系统运行可靠性，降低系统电耗、石灰石耗量、水耗。
大唐陕西发电有限公司延安热电厂陕西延安 716000摘要：为提高燃煤电厂烟气脱硫系统运行水平，降低系统资源损耗，以某350MW机组为研究对象，建设基于大数据分析技术的脱硫优化运行模块，提高系统运行可靠性，降低系统电耗、石灰石耗量、水耗。
关键词：大数据；烟气脱硫；运行优化；模块引言近年来随着火力发电厂深度调峰的要求，机组的运行方式越来越多样化。
相应也就FGD提出了更高的运行要求，如何在保证脱硫系统达标排放的前提下，减少脱硫能耗及物耗，实现FGD运行参数最优化调整显得尤为重要。
本文提出了一种基于大数据平台为支撑，建设基于大数据分析技术的脱硫优化系统，提高脱硫系统的运行水平。
以某350MW机组为研究对象，基于机组海量历史运行数据，以系统电耗最低为目的搭建运行优化模型。
1 概述1.1系统概况作为FGD设备，其本质是提供一个反应容器，以确保碳酸钙能够跟二氧化硫充分反应。
具体反应化学方程式如下：CaCO₃+H₂SO₃→CaSO₃+CO₂+H₂O；CaSO₃+O₂→CaSO4但由于CaCO₃属于难溶性物质，因此为了保证CaCO₃溶解，以及CaSO4的结晶，反应容器内必须保证合适的PH值。
同时为了保证SO2的脱除率，该容器因能保证烟气的停留时间，为了保证CaCO₃全部反应，该容器应能保证浆液的循环次数，以及浆液与烟气的交换效率。
FGD系统相对较简单，电厂对该系统的考核指标较少，厂级考核指标一般为脱硫系统投用率、达标排放率。
为了保证厂级指标的实现，很多火电厂将脱硫运行分解了一些车间级考核指标，如：SO2排放考核率、FGD耗电率、石膏产率、石灰石消耗率、吸收塔液位、吸收塔PH值、浆液池密度、排浆密度、吸收塔压降、除雾器压差、某设备电流等等小指标，设置这些小指标就是在保证达标排放的前提下，减少脱硫能耗及物耗。
智慧电厂一体化大数据平台关键技术及应用分析
智慧电厂一体化大数据平台关键技术及应用分析1. 引言1.1 研究背景智慧电厂一体化大数据平台是近年来随着信息技术的快速发展而逐渐兴起的新型管理模式。
在传统电厂中，数据的采集、分析和应用一直是一个相对分散和粗放的过程，导致了能源资源的低效利用和管理的不便。
而随着大数据技术的发展，智慧电厂一体化大数据平台应运而生，通过各种数据的集成和分析，为电厂的管理、运行和决策提供了更为科学和精准的支持。
研究背景：随着全球经济的快速发展，电力行业作为基础产业之一，扮演着至关重要的角色。
传统的电厂管理方式在面对日益复杂的市场需求和竞争压力时已显现出了瓶颈。
数据量庞大、种类复杂的电厂运行数据，如果无法有效地被采集、整合和分析，将无法为电厂管理者提供及时、准确的决策支持，影响电厂的运行效率和经济效益。
研究智慧电厂一体化大数据平台的关键技术及应用，对于提高电厂管理水平、优化资源配置、提升运行效率具有重要的现实意义和深远的发展价值。
本文将围绕智慧电厂一体化大数据平台的概念、关键技术、应用场景和发展趋势展开深入分析，旨在探讨如何借助大数据技术实现智慧电厂的智能化管理，推动电力行业的可持续发展。
1.2 研究目的智慧电厂一体化大数据平台作为能源行业数字化转型的重要一环，其关键技术及应用分析对于推动能源行业的发展具有重要意义。
本文旨在深入探讨智慧电厂一体化大数据平台的关键技术，并分析其在能源行业中的应用场景，以及通过案例分析展现其具体实践效果。
本文还将对智慧电厂一体化大数据平台的未来发展趋势进行展望，总结其目前面临的挑战与问题，并提出未来研究方向，以及探讨其在能源行业中的意义与价值。
通过此研究，旨在为推动能源行业数字化转型，提升能源行业的智能化水平，提供理论与实践参考，并促进智慧电厂一体化大数据平台在能源领域的广泛应用与发展。
2. 正文2.1 智慧电厂一体化大数据平台概述智慧电厂一体化大数据平台是指利用先进的信息技术和大数据分析手段，对电厂的运营数据、生产数据和设备状态进行全面监测、分析和优化的集成平台。
基于Hadoop的数据中心在电力企业的应用研究
基于Hadoop的数据中心在电力企业的应用研究【摘要】本文通过研究基于Hadoop的数据中心在电力企业的应用，探讨了Hadoop在电力企业数据处理、设备监测、市场数据分析、安全监控和数据中心优化等方面的应用。
文章指出，Hadoop技术在电力企业中的应用具有重要意义，可以帮助企业提高数据处理效率、设备监测精度和市场数据分析能力，并加强安全监控和数据中心优化。
文章认为，在电力企业中应用Hadoop有望取得更大的成效，需要进行更深入的研究和实践。
通过对基于Hadoop的数据中心在电力企业的应用进行研究，可以为电力企业提供更好的数据管理和决策支持，从而推动电力行业的发展和进步。
【关键词】Hadoop, 数据中心, 电力企业, 应用研究, 数据处理, 设备监测, 维护, 市场数据分析, 安全监控, 优化, 技术应用, 成效, 深入研究1. 引言1.1 研究背景随着信息技术的飞速发展，大数据技术已经成为当今企业数据处理和分析的关键工具之一。
而在电力行业这一高度信息化的行业中，数据的规模和复杂度更是迅速增长。
为了更好地管理和利用这些海量数据，电力企业开始寻求更先进的数据处理技术和工具。
在这样的背景下，对基于Hadoop的数据中心在电力企业中的应用进行深入研究，不仅可以帮助电力企业更好地管理和利用数据资源，还可以为电力产业的发展提供更多的技术支持和引领。
本研究将探讨Hadoop技术在电力企业中的应用，为电力企业的信息化建设和发展提供更多的思路和参考。
1.2 研究意义电力企业作为国家能源产业的重要组成部分，拥有庞大的数据资源。
在传统的数据处理方式下，电力企业面临着数据存储、处理、分析等方面的挑战。
而基于Hadoop的数据中心技术的出现，为电力企业带来了新的数据处理解决方案。
研究基于Hadoop的数据中心在电力企业的应用，具有重要的意义。
通过研究基于Hadoop的数据中心在电力企业中的应用，可以提高电力企业内部数据的处理效率和速度。
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基于Hadoop大数据架构的燃煤电厂数据和信息管控一体化发表时间：2020-02-24T12:12:14.940Z 来源：《基层建设》2019年第29期作者：刘志宏1 马克2 邬馗星3 张继东3 傅晓军4 陈[导读] 摘要：针对燃煤火力发电厂，建设基于hadoop大数据平台的大数据中心，采集、整理、汇聚数据。
1.国电电力发展股份有限公司北京 1001012.国电内蒙古东胜热电有限公司内蒙古鄂尔多斯 0170003.国电浙江北仑第一发电有限公司浙江宁波 3158004.国电电力发展股份有限公司浙江分公司浙江杭州 310007摘要：针对燃煤火力发电厂，建设基于hadoop大数据平台的大数据中心，采集、整理、汇聚数据。
在hadoop大数据平台的基础上，建设涵盖智慧型生产、经营、发展、党建等全领域的信息管控一体化平台和智慧管控中心，实现各业务板块的生产监视、智能设备状态监测、智能故障诊断、智能运行保障、生产数据分析等功能。
结果表明，基于hadoop大数据架构的火电厂信息管控一体化平台包括大数据平台、消息中间件kafka、可视化BI报表、一体化软件开发平台、人工智能算法平台。
基于hadoop数据库，融合来自不同已建信息系统的实时数据库（包括PI、EDOS、庚顿等主流实时数据库）、关系数据库（包括Oracle、SQLServer、MySQL等）、列式数据库、半结构化数据、Hive数据仓库，实现数据资产的集中统一管理，为大数据应用和数据分析计算模型提供标准化的数据资源。
智慧管控中心采用大屏监视的手段，是大数据应用和各业务数据链条集中展示的平台，利用信息管控一体化平台对数据进行分析、挖掘和展示。
关键词：燃煤火力发电；hadoop大数据库；大数据治理；全过程智能化；信息管控一体化；智慧管控中心1引言传统的燃煤火电厂信息管理为了充分利用和挖掘数据的价值，消除信息孤岛，一般采用不同信息子系统开放数据接口的形式来进行数据共享和调用[1-4]。
事实证明仅仅开放数据接口，以期望打通不同信息系统、不同数据库之间的联系，实现数据的深度挖掘和利用，是一条失败的道路[3-6]。
因为来自不同信息系统数据的类型、标准、格式、定义、单位、更新频率均有较大的差别，很容易发生数据的错误调用[6-8]。
因此，有必要深度应用hadoop数据架构来兼容不同类型的数据，使用标准化、自动化、数字化、信息化、智能化等手段，打造涵盖智慧型生产、经营、发展、党建等全领域的综合平台，形成具有“自分析、自诊断、自管理、自趋优、自恢复、自学习、自提升”特征的以大数据为核心的智慧企业生态系统。
针对燃煤火力发电厂，建设基于hadoop大数据平台的大数据中心，采集、整理、汇聚数据。
在hadoop大数据平台的基础上，建设涵盖智慧型生产、经营、发展、党建等全领域的信息管控一体化平台和智慧管控中心，实现各业务板块的生产监视、智能设备状态监测、智能故障诊断、智能运行保障、生产数据分析等功能。
本研究的成果有助于了解hadoop大数据架构和平台在火电厂数据中心和管控中心的应用方式和效果，通过基于大数据的数据集中、挖掘，实现集团本部与分子公司数据和业务的互联互通、智能处理和智能协调。
2Hadoop大数据平台和大数据中心以国电内蒙东胜热电公司数字化电厂建设为例，进行分析。
基于hadoop大数据架构的火电厂信息管控一体化平台包括大数据平台、消息中间件kafka、可视化BI报表、一体化软件开发平台、人工智能算法平台。
Hadoop大数据平台采用基本Hadoop集群服务，作用是数据的收集、汇总、清洗、融合和治理，对各种数据格式、数据库类型均能广泛兼容和支持。
Hadoop大数据平台采用开源Apache Hadoop组件，能提供上层所有应用资源管控集群，分布式存储与计算等功能，支持集群维护和文件数据分布管理等基本集群的服务能力。
大数据平台的组件类型包括实时计算组件（Kafka消息队列、Steaming流处理），数据存储与管理组件（Kudu存储、HDFS存储、HBase 存储），数据集成组件（Sqoop数据组件），数据分析组件（Mllib分析组件、Mahout分析组件）等。
表1示出大数据平台包括Hadoop及架构系统（HDFS/MapReduce/Yarn）、Kudu、Impala、Spark、Kafka、Sentry、Oozie 等组件。
表1 大数据平台的组件和架构系统基于hadoop数据库，融合来自不同已建信息系统的实时数据库（包括PI、EDOS、庚顿等主流实时数据库）、关系数据库（包括Oracle、SQL Server、MySQL、PostgreSQL等）、列式数据库、半结构化数据、Hive数据仓库，实现数据资产的集中统一管理，为下一步大数据应用和数据分析计算模型提供标准化的数据资源。
大数据平台能支持常见的csv、excel、json、txt、LDAP、XML等多种文件格式的数据接入。
实时数据由各种运营设备产生，经过生产现场数据采集器进行采集，并写入生产现场实时数据库。
实时数据经由厂级的实时数据库，通过Kafka或其他适配器等方式，推送至Hadoop大数据平台，进行存储、分析，为机器学习、模型应用开发提供数据基础。
Hadoop大数据平台与开源的Hadoop基础平台应具有一定的兼容性，包括：（1）版本兼容。
Hadoop基础平台应采用当前最成熟技术的Hadoop软件产品，并符合未来大数据技术的发展潮流，Hadoop基础平台要基于开源Apache Hadoop2.6以上版本开发。
（2）组件兼容。
Hadoop基础平台应为正式发布的经客户验证的商业版本，平台软件组件应至少包含与开源Hadoop框架中HDFS、Kudu、YARN、MapReduce、ZooKeeper、Spark、impala、Flume、Hive、Sqoop、Kafka等组件。
（3）数据格式兼容。
保证数据存储格式与开源版本兼容。
安装其他第三方Hadoop生态圈的模块，如Impala、Spark、Kudu等开源组件，能读取已经存储在HDFS的文件数据，无需格外数据格式转换或拷贝。
（4）接口兼容。
在技术接口上与原生Hadoop系统保持功能、参数、返回值等兼容，在相对应版本Apache社区Hadoop或商用Hadoop平台上运行相同应用代码正确执行后结果相同，要求满足切换厂家产品无需改动代码。
（5）程序包兼容。
系统部署后的开源组件程序包与开源版本兼容，用户自行基于开源社区版本的代码改动，以及用户或第三方社区中补丁能直接覆盖使用，无需厂家干预，从而能快速提供补丁修复和功能增强，也使得第三方运维变得可行。
（6）硬件兼容。
Hadoop基础平台应该能够支持主流厂商的X86服务器平台，如：联想、惠普、戴尔等品牌X86服务器。
系统存储支持基于X86服务器平台的本地磁盘存储。
（7）系统兼容。
Hadoop基础平台应该支持Linux的主要64位发布版本，Hadoop基础平台应该支持最新JDK版本。
（8）第三方工具兼容。
Hadoop大数据平台应具有较好的第三方工具兼容性。
Hadoop大数据平台对外接口的要求包括应保持与开源Hadoop及相当架构系统各服务组件的API接口功能、接口类型（C#、Java、Python、Rest等）、接口名称、输入参数、返回结构等一致。
3Hadoop大数据平台功能和架构特点 Hadoop大数据平台的功能包括分布式存储、分布式计算、实时流处理、数据管理、安全管理、支持数据分析和机器学习等。
基于Hadoop大数据架构的分布式存储功能特点包括：（1）基于业内广泛使用的高效分布式存储架构，可存储任意容量，任意数据类型的数据；（2）没有单点故障，提供成熟的高可用性方案，并可以直接图形化配置；（3）支持分层，多种存储介质的异构分布式存储架构，有效利用内存、SSD等存储介质的性能优势以及传统磁盘的容量成本优势；（4）支持多种访问模式，包括NFS，HTTP，原生API等；（5）提供完善的图形化文件管理工具，具有查看、编辑、删除等功能；（6）提供快照功能，防止误删除文件；（7）支持多租户情况下数据管理；（8）支持Kudu存储引擎；（9）支持impala引擎对kudu访问；（10）提供高可靠的分布式关系型存储Kudu；（11）基于业内广泛使用的分布式关系型存储，可按关系型二维表存储数据；（12）支持关系型数据的增删改查功能，并能秒级进行大数据操作；（13）支持多种访问模式，包含原生API等；（14）支持与MapReduce、Spark和Impala等的集成；（15）支持高并发数据访问和高吞吐。
基于Hadoop大数据架构的分布式计算框架特点包括：（1）支持Spark、MapReduce计算框架；（2）支持Hive、Pig等批处理技术；（3）统一的资源管理：具有统一的资源管理器，实现统一的资源监控、分配与部署管理，在不同组件间进行资源分配；（4）动态资源管理，支持多租户情况下资源动态分配。
基于Hadoop大数据架构的数据分析和机器学习特点包括：（1）提供各类数据挖掘和机器学习算法，并提供扩展接口；（2）提供和业内主流统计分析和机器学习工具的兼容性。
4信息管控一体化平台和智慧管控中心智慧管控中心采用大屏监视的手段，是大数据应用和各业务数据链条集中展示的平台，侧重于数据的分析、挖掘和展示。
采用深度学习算法和机器算法等手段，进行数据分析和挖掘。
采用可视化报表等手段或工具，集中展示数据报表和分析结果。
软件开发平台提供图形化的操作界面，用户通过拖拽点击等操作，即可完成流程的设计和参数的配置，无需繁琐的编码过程。
软件开发平台内设多种类型的示例流程，自动化校验及开发过程，引导用户完成流程开发。
5结论针对燃煤火力发电厂，建设基于hadoop大数据平台的大数据中心，采集、整理、汇聚数据。
在hadoop大数据平台的基础上，建设涵盖智慧型生产、经营、发展、党建等全领域的信息管控一体化平台和智慧管控中心，实现各业务板块的生产监视、智能设备状态监测、智能故障诊断、智能运行保障、生产数据分析等功能。
结果表明：（1）基于hadoop大数据架构的火电厂信息管控一体化平台包括大数据平台、消息中间件kafka、可视化BI报表、一体化软件开发平台、人工智能算法平台。
（2）大数据平台的作用是数据的收集、汇总、清洗、融合和治理，对各种数据格式、数据库类型均能广泛兼容和支持。
（3）Hadoop大数据平台的组件类型包括实时计算组件（Kafka消息队列、Steaming流处理），数据存储与管理组件（Kudu存储、HDFS 存储、HBase存储），数据集成组件（Sqoop数据组件），数据分析组件（Mllib分析组件、Mahout分析组件）。