能耗监测系统之所以被诸多能耗企业采用来进行能耗监测工作，与其强大的数据处理功能是分不开的。而该监测系统只所以能够进行能耗监测数据的快速处理，多亏了分布式处理技术的实践。

随着“多表合一”采集技术的推广，能源计量点数量成倍增加，计量点规模已达到千万级。现有用电信息采集系统采集数据是先存入MySQL/Oracle数据库，再从数据库读取数据，计算完成后，再写入数据库，其数据处理速度较慢，不能满足海量数据处理性能的要求。

能耗监测系统基于统一的大数据平台，利用Kafka消息服务将前置采集解析后的能耗监测数据推送给分布式内存集群存储，利用分布式计算引擎Spark的多进程、多线程计算优势，从分布式内存中读取能耗监测数据并将计算结果存储在分布式数据库中，大大提高了系统处理海量数据的效率。基于分布式处理技术的能耗监测系统具备良好的可扩展性，在不中断系统运行的情况下，增加系统节点，提高系统处理规模和运行性能。

如上所述，分布式处理技术的实践是能耗监测系统数据处理能力的基础，相信随着科学技术的发展，能耗监测系统在数据处理能力这方面还会有更大的进步。

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