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

　　在這個數(shù)字化的時代，空間地理信息技術(shù)的創(chuàng)新突破可謂是大有用武之地，當云計算、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，新的天地得以開辟，空間信息技術(shù)應用領(lǐng)域一時為之開闊。MapGIS空間矢量大數(shù)據(jù)分布式分析方案結(jié)合當下技術(shù)熱點，解決大數(shù)據(jù)存儲、分析等問題！

　　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)分析和實時流式地理大數(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加快海量空間地理大數(shù)據(jù)的空間查詢、疊置、統(tǒng)計等傳統(tǒng)分析功能，實現(xiàn)時空分布、時空模式挖掘等新型分析場景，常用的框架有MapReduce、Spark、F 等。實時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)需隨著時間流逝，一直持續(xù)不斷的處理，并將處理結(jié)果及時反饋，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)存計算框架深度融合，提供海量矢量數(shù)據(jù)的分布式計算服務?；诜植际酱鎯?，能夠快速構(gòu)建分布式要素數(shù)據(jù)集FeatureRDD，將GIS基礎(chǔ)算法融入Spark計算框架，實現(xiàn)分布式空間運算，并將結(jié)果通過FeatureRDD快速寫回分布式存儲。

　　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)計算服務能夠提供數(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)單機靜態(tài)分析模式，創(chuàng)建了新型動態(tài)時空分析的應用。

　　矢量大數(shù)據(jù)分析功能

　　千萬級矢量要素分布式查詢

　　場景：在PG-XL集群環(huán)境下，查詢千萬級土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)，實現(xiàn)秒級查詢，有效解決了傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫千萬條數(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)庫進行土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)查詢，在存儲1千多萬條記錄的時候進行屬性字段查詢時，需要1小時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)庫進行土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)查詢，在存儲1千多萬條記錄的時候進行屬性字段查詢時，約1秒能夠得到60多萬條查詢結(jié)果。

　　土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)屬性查詢

　　千萬級矢量要素分布式高效計算

　　場景:在PG-XL集群環(huán)境下，基于國土行業(yè)某省數(shù)據(jù)，對不同年度間市級、省內(nèi)城市群、省級不同空間規(guī)模下全覆蓋地類圖斑空間疊加分析，進而得到土地利用流向等分析報告，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，市級規(guī)模約200萬要素，4.5GB體量，空間疊加分析約18分鐘；城市群規(guī)模約500萬要素，10GB體量，耗時約54分鐘；省級規(guī)模約1000萬要素，21GB體量，耗時約190分鐘；

　　分布式空間分析：采用Spark分布式并行空間分析算法，市級規(guī)模約200萬要素，4.5GB體量，空間疊加分析約3分鐘；城市群規(guī)模約500萬要素，10GB體量，耗時約5分鐘；省級規(guī)模約1000萬要素，耗時約18分鐘；省級規(guī)模約3000萬要素，90GB體量，耗時約120分鐘；