更強(qiáng)、更快、更安全—— MapGIS空間矢量大數(shù)據(jù)分布式分析方案。

　　在這個(gè)數(shù)字化的時(shí)代，空間地理信息技術(shù)的創(chuàng)新突破可謂是大有用武之地，當(dāng)云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等諸多新技術(shù)與地理信息數(shù)據(jù)發(fā)生關(guān)聯(lián)的時(shí)候，技術(shù)產(chǎn)生了融合，發(fā)展形成了合力，新的天地得以開(kāi)辟，空間信息技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域一時(shí)為之開(kāi)闊。MapGIS空間矢量大數(shù)據(jù)分布式分析方案結(jié)合當(dāng)下技術(shù)熱點(diǎn)，解決大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、分析等問(wèn)題！

　　空間地理大數(shù)據(jù)的處理模式可分為批量空間地理大數(shù)據(jù)分析和實(shí)時(shí)流式地理大數(shù)據(jù)處理。批量空間地理大數(shù)據(jù)分析采用批量處理的方式來(lái)加快海量空間地理大數(shù)據(jù)的空間查詢、疊置、統(tǒng)計(jì)等傳統(tǒng)分析功能，實(shí)現(xiàn)時(shí)空分布、時(shí)空模式挖掘等新型分析場(chǎng)景，常用的框架有MapReduce、Spark、F 等。實(shí)時(shí)流式地理事件處理通常將空間地理大數(shù)據(jù)看成連續(xù)不斷的穩(wěn)定地理事件流，系統(tǒng)需隨著時(shí)間流逝，一直持續(xù)不斷的處理，并將處理結(jié)果及時(shí)反饋，常用的框架有Storm、Samza、F 、SparkStreaming/Spark StructredStreaming等。

　　常用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)框架

　　前沿spark內(nèi)存框架 + GIS計(jì)算核心

　　MapGIS空間矢量大數(shù)據(jù)分析是基于Spark框架的批量空間矢量大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，將GIS內(nèi)核與Spark分布式內(nèi)存計(jì)算框架深度融合，提供海量矢量數(shù)據(jù)的分布式計(jì)算服務(wù)?；诜植际酱鎯?chǔ)，能夠快速構(gòu)建分布式要素?cái)?shù)據(jù)集FeatureRDD，將GIS基礎(chǔ)算法融入Spark計(jì)算框架，實(shí)現(xiàn)分布式空間運(yùn)算，并將結(jié)果通過(guò)FeatureRDD快速寫(xiě)回分布式存儲(chǔ)。

　　矢量大數(shù)據(jù)分析模式

　　新型空間分析功能

　　MapGIS空間矢量大數(shù)據(jù)計(jì)算服務(wù)能夠提供數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)匯總、空間分析、位置查找、模式分析五大類20多種空間矢量大數(shù)據(jù)分析方法，打破傳統(tǒng)單機(jī)靜態(tài)分析模式，創(chuàng)建了新型動(dòng)態(tài)時(shí)空分析的應(yīng)用。

　　矢量大數(shù)據(jù)分析功能

　　千萬(wàn)級(jí)矢量要素分布式查詢

　　場(chǎng)景：在PG-XL集群環(huán)境下，查詢千萬(wàn)級(jí)土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)秒級(jí)查詢，有效解決了傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)千萬(wàn)條數(shù)據(jù)查詢瓶頸（如瀏覽器壓力瓶頸等）。

　　傳統(tǒng)方式：基于傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)查詢，在存儲(chǔ)1千多萬(wàn)條記錄的時(shí)候進(jìn)行屬性字段查詢時(shí)，需要1小時(shí)20分鐘才能得到查詢結(jié)果；

　　分布式查詢：基于PG-XL分布式數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)查詢，在存儲(chǔ)1千多萬(wàn)條記錄的時(shí)候進(jìn)行屬性字段查詢時(shí)，約1秒能夠得到60多萬(wàn)條查詢結(jié)果。

　　土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)屬性查詢

　　千萬(wàn)級(jí)矢量要素分布式高效計(jì)算

　　場(chǎng)景:在PG-XL集群環(huán)境下，基于國(guó)土行業(yè)某省數(shù)據(jù)，對(duì)不同年度間市級(jí)、省內(nèi)城市群、省級(jí)不同空間規(guī)模下全覆蓋地類圖斑空間疊加分析，進(jìn)而得到土地利用流向等分析報(bào)告，性能顯著提升。

　　傳統(tǒng)空間分析：采用傳統(tǒng)桌面端的空間分析功能，市級(jí)規(guī)模約200萬(wàn)要素，4.5GB體量，空間疊加分析約18分鐘；城市群規(guī)模約500萬(wàn)要素，10GB體量，耗時(shí)約54分鐘；省級(jí)規(guī)模約1000萬(wàn)要素，21GB體量，耗時(shí)約190分鐘；

　　分布式空間分析：采用Spark分布式并行空間分析算法，市級(jí)規(guī)模約200萬(wàn)要素，4.5GB體量，空間疊加分析約3分鐘；城市群規(guī)模約500萬(wàn)要素，10GB體量，耗時(shí)約5分鐘；省級(jí)規(guī)模約1000萬(wàn)要素，耗時(shí)約18分鐘；省級(jí)規(guī)模約3000萬(wàn)要素，90GB體量，耗時(shí)約120分鐘；