《表3 两种算法并行运算消耗时间对比结果》

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《基于电力大数据的多源异构数据融合技术研究与应用》

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为了全方位及准确地验证本文算法的优势，下面从计算时效性方面考虑，下面从计算时效性方面考虑，本实验将数据分为四组，将数据扩充后分别取5GB、10GB、40GB、120GB，分别记录其在传统单处理系统的时间及在本文中MapReduce系统处理的时间，分别采用传统方法与本文算法进行实验对比。以处理时间为衡量标准，四组数据下两种算法分别用时如表3。