近年来，基于 Spark 的大数据并行计算方案日渐成熟，在GIS领域有了很多最佳实践。过去，大多数数据分析师可能都是基于Excel/Hive进行分析工作，但是随着数据分析架构的成熟，基于 RStudio 和 Spark/Leaflet 的数据分析环境正在变得更加易用和富有生产力。本文将分享 R语言社区最前沿的 Spark/Leaflet 和 GIS 数据处理方法。

在GIS分析领域，我们最常用的数据分析工具就是 PostGIS/QGIS。一方面，PostGIS 本身是一个开源的、单机部署的。这意味着，在物联网和大数据时代，随着传感器和数据量的迅速增长，单机内存、磁盘、网络等将成为GIS数据分析的瓶颈。另一方面，QGIS则是一个基于客户端非交互式的可视化工具，它无法快速将自己的想法转化为仪表盘生产力。对于互联网下半场的今天，美团、滴滴、摩拜、高德、Airbnb等拥有丰富GIS数据的公司而言，简化GIS数据分析门槛变得十分有意义。

经过长期实践发现，目前基于RStuido 和 Spark/Leaflet 的方案足够成熟，具有性能稳定、快速移植、低学习成本的特点。

从 PostGIS 到 Spark

在 PostGIS 中，由于数据库可以自建索引，所以在做数据分析时，性能会非常好。但是在数据量非常庞大时，往往也无力招架，而 Spark/Hive 其实是目前业内处理大数据的最佳选择和事实标准，如何将数据分析框架迁移到 Spark/Hive 架构成为不二选择。

从 PostGIS 到 Spark 可以分为两步：

从 PostGIS 数据库到内存计算
从单机内存到 Spark 分布式内存

从 PostGIS 数据库到内存计算

空间分析中通常包含几个核心要素：

空间几何构建
空间关系计算
空间几何计算
空间IO
坐标系系统

空间几何转化

这些核心要素都包含在PostGIS/sf/ESRI 的空间计算函数中，如果你对 PostGIS 非常熟悉，那么你在学习 R 中的 sf 包就非常简单不过了，如果你还在入门GIS，那可以参考这个PostGIS 手册。 sf包提供了类似 PostGIS的空间计算函数，也同样包含来上述空间分析的核心要素，很幸运，它们的函数名都是一样的，但是它可以直接在R的内存中进行，不必要将数据存在数据库中。简单、一致、学习成本低，这也是R语言受到GISer垂青的原因之一。以下面一个例子就能明白它们之间的异同：

PostGIS：

# sc is a postgis connection

sc %>%
tbl(sql("SELECT st_contains(st_polygon(1,1, 1,4, 4,4, 4,1), st_point(2, 3) as res"))

sf：

list(matrix(c(1,1, 1,4, 4,4, 4,1),ncol=2, byrow=TRUE)) %>%
st_polygon() %>% 
st_contains(st_point(c(2,3)))

从 PostGIS 到 sf，分布式计算的路已经走了一半，起码已经从数据库到了内存。

从单机内存到 Spark 分布式内存

在 Spark/Hive 生态中，有一种工具叫做 UDF（User Define Function），通过它，可以自定义一些空间函数来进行GIS分析，而这些工具已经有社区提供，不必再造车轮。

引用自 Query the planet: Geospatial big data analytics at Uber 中地理围栏示意图

利用 ESRI UDF/GeoSpark 提供的一系列的 ST_* 函数，它可以将你的 sf 代码与 sparklyr 很好的结合在一起。下面是一个具体围栏关联查询的例子：

# devtools::install_github("harryprince/geospark")
library(geospark)
library(sparklyr)
config = sparklyr::spark_config()
                                   
sc <- sparklyr::spark_connect(master = "yarn-client", version = "2.2.0",config = config)

# 添加 geospark UDF
register_gis(sc)

# (optional) 添加 ESRI UDF
# DBI::dbGetQuery(sc,"add jar esri-geometry-api-2.1.0.jar") 
# DBI::dbGetQuery(sc,"add jar spatial-sdk-hive-2.1.0-SNAPSHOT.jar")
# DBI::dbGetQuery(sc,"add jar spatial-sdk-json-2.1.0-SNAPSHOT.jar")

# 地理围栏计算

dplyr::tbl(sc,"ai.financer_tbl") %>% 
    filter(dt=="20180420") %>% 
    mutate(point_a = st_points(c(lat,lng)) %>%
    mutate(polygon_b = st_polygon(c(lat1,lng1,lat2,lng2))) %>%
    transmute(geohash= st_contains(polygon_b, point_a))

它们和 PostGIS/ESRI UDF/GeoSpark/ R 中的 sf 包都继承了同一套GIS数据处理语言。如果你掌握了 PostGIS 那么 sf 包和 ESRI UDF/GeoSpark 自然不在话下。
并且 GeoSpark 在ESRI UDF 的基础上还实现了SQL中的空间Join查询优化，通过对地理围栏进行四叉树的预见索引，整体提升空间Join查询的性能。

性能对比

下面是 GeoSpark 论文中对三种地理关联查询性能的对比：

序号	测试用例	记录条数
1	SELECT IDCODE FROM zhenlongxiang WHERE ST_Disjoint(geom,ST_GeomFromText(‘POLYGON((517000 1520000,619000 1520000,619000 2530000,517000 2530000,517000 1520000))’));	85,236 rows
2	SELECT fid FROM cyclonepoint WHERE ST_Disjoint(geom,ST_GeomFromText(‘POLYGON((90 3,170 3,170 55,90 55,90 3))’,4326))	60,591 rows

拓扑查询的性能(毫秒)

序号	PostGIS/PostgreSQL	GeoSpark SQL	ESRI Spatial Framework for Hadoop
1	9631	480	40,784
2	110872	394	64,217

可以看到使用 GeoSpark SQL 的方式，可以在数据规模和计算性能上同时超过 PG 和 ESRI UDF，而通过sparklyr的语法糖，可以完美移植 local的sf代码到 spark 上。

使用技巧

使用 Spark 的内存并行计算和传统单机计算最大的差异就是需要利用惰性计算与异步计算来优化性能。

首先介绍一下什么是惰性计算和异步计算：

惰性计算

因为大数据计算中，数据量非常大，如果每次写代码，数据就直接开始计算会对计算引擎带来不必要的压力。

为了应对大数据计算，spark 和 dplyr 都继承了 Lazy Computation的思想，也就是把定义计算步骤的图结构和获得数据结果分开。通过 tbl_df %>% collect() 或者 tbl_df %>% compute() 来实现。

异步计算

以一个简单的例子来比喻就是我们早晨起床的时候，会一边烧开水，一边刷牙。烧水并不需要一直守在水壶边上，烧水的同时做点别的事情，等水烧好来再把水倒出来，这就是简单的一个异步计算的例子。

在 R 中，我们通过 future和promises 这两个包来辅助实现。

具体例子：

pipeline = df %>% # 定义计算图
head(100)

pipeline 
collect() %>% # 惰性求值，自动优化计算逻辑
View()

library(future)
library(promises)

future(head(df,100)) %...>% # 使用 %...>% 代替 %>% 自动切换为异步计算模式
    collect() %...>%
    View()

从 Leaflet 到 Dashboard

地理数据在计算之外最重要的一个应用就是可视化技术，而R一直以地图数据可视化而闻名。国内有 leafletCN/geoChina/REmap 等包，国外有 leaflet/leaflet.extra/mapview/ggmap等，支持各种矢量/栅格数据。

IDE 交互式分析

可视化技术核心有下面几个要素：

地理单元选择
坐标系选择
BBox/Zoom level
图层管理
元素管理

mapview、leaflet、R notebook 是地图交互式分析最好用的三个工具。

在一个 R notebook chunk 中将 sf 对象通过 mapview 直接可视化，再通过 leaflet 进行图层叠加与拓展。

地理单元

如果不是展示矢量元素，那常见的地理单元有三种选择：

分别是 H3、S2 和 geohash，在R中都提供了对应的实现：

方法	特点	厂家
H3	美观、等面积、等形状、Normlized	Uber
S2	层次丰富、精度高	Google
geohash	成熟实现、各端SDK齐全	-

其中，H3 最适用于机器学习场景，避免了地理单元因为面积、形状不一致带来的统计指标的偏差。geohash在北京和深圳的面积误差就非常严重。

坐标系

常见的坐标系有三种：

分别是国测局坐标系（GCJ-02）、地球坐标 (WGS84) 和百度坐标 (BD-09)，在R中的 geoChina包都提供了对应的转换实现，以亮马桥地铁站位置为例：

# 经纬度转化
geogcj = data.frame(lat=39.949958,lng=116.46343)
geowgs = geoChina::gcj2wgs(39.949958, 116.46343)
geobd = geoChina::gcj2bd(39.949958,116.46343)

leaflet.mapbox::leafletMapbox(access_token=MAPBOX_TOKEN) %>%
 addCircleMarkers(lat = geogcj$lat,lng = geogcj$lng,color = "red") %>% 
 addCircleMarkers(lat = geowgs$lat,lng = geowgs$lng,color = "green") %>% 
 addCircleMarkers(lat = geobd$lat,lng = geobd$lng,color = "blue") %>% 
 # leafletCN::amap()
 leaflet.mapbox::addMapboxTileLayer(mapbox.classicStyleIds$dark)
REmap::remapB(markPointData = data.frame(a=c("gcj","wgs","bd"),
color=c("red","green","blue")),color = "Blue",geoData = geogcj %>% 
rbind(geowgs) %>%
rbind(geobd) %>% 
select(lon = lng,lat= lat) %>% 
cbind(city=c("gcj","wgs","bd")))

图中，红点表示高德坐标系；蓝点表示百度坐标系；绿点表示 Google坐标系。
如图所示，在国内高德地图（左一白）底图中，红点可以准确表示亮马桥地铁站；
在国内百度地图（中蓝）底图中，蓝点可以准确表示亮马桥地铁站位置。
在国际Google地图（右黑）底图中，绿点可以准确表示亮马桥地铁站位置。

对于初学者最容易犯的一个错误就是将坐标系混淆使用，这通常会带来上百米的精度误差。虽然，各个厂家标准不一，但好在各种语言但开源转化方案也很多，比如：https://github.com/googollee/...

图层与元素管理

和坐标系所对应的就是底图，参考瓦片地图原理一文，你可以替换各种厂家的底图来适配地图的坐标系：

地图商	瓦片编码	图层	底图URI
高德地图	谷歌XYZ	道路	http://webrd02.is.autonavi.co...
高德地图	谷歌XYZ	卫星	http://webst04.is.autonavi.co...
谷歌地图	谷歌XYZ	道路	http://mt2.google.cn/vt/lyrs=...
谷歌地图	谷歌XYZ	卫星	http://mt2.google.cn/vt/lyrs=...
谷歌地图	谷歌XYZ	地形	http://mt0.google.cn/vt/lyrs=...
OpenStreetMap	谷歌XYZ	道路	http://a.tile.openstreetmap.o...
腾讯地图	TMS	道路	http://rt1.map.gtimg.com/real...
Bing地图	QuadTree	道路	http://r1.tiles.ditu.live.com...
百度地图	百度XYZ	道路	http://online4.map.bdimg.com/...;styles=pl&scaler=1&udt=20170406
百度地图	百度XYZ	交通	http://its.map.baidu.com:8002/traffic/TrafficTileService?level=19&x=99052&y=20189&time=1373790856265&label=web2D&;v=017

以 leaflet 官方文档为例：

outline <- quakes[chull(quakes$long, quakes$lat),]

leaflet(quakes) %>%
  # Base groups
  addTiles(group = "OSM (default)") %>%
  addProviderTiles(providers$Stamen.Toner, group = "Toner") %>%
  addProviderTiles(providers$Stamen.TonerLite, group = "Toner Lite") %>%
  # Overlay groups
  addCircles(~long, ~lat, ~10^mag/5, stroke = F, group = "Quakes") %>%
  addPolygons(data = outline, lng = ~long, lat = ~lat,
    fill = F, weight = 2, color = "#FFFFCC", group = "Outline") %>%
  # Layers control
  addLayersControl(
    baseGroups = c("OSM (default)", "Toner", "Toner Lite"),
    overlayGroups = c("Quakes", "Outline"),
    options = layersControlOptions(collapsed = FALSE)
  )

底图、点、多边形等元素在图层上都得到统一的管理，更多 leaflet 及其插件的操作可以参考时空维度挖掘之 leaflet。

仪表盘构建

在我们写完一段临时的分析代码，只要稍作排版上的改进，我们就可以将它发布为一个 dashboard，这极大释放地理分析的生产力，这主要得益于 Rmarkdown、flexdashboard、shiny@async 这三个工具。

---
title: "FinanceR"
output: 
  flexdashboard::flex_dashboard:
    orientation: columns
    vertical_layout: fill
runtime: shiny
---

/```{r setup, include=FALSE}
library(flexdashboard)
/```

Column {data-width=650}
-----------------------------------------------------------------------

### Chart A

/```{r}
library(dplyr)
library(leaflet)
outline <- quakes[chull(quakes$long, quakes$lat),]

leaflet(quakes) %>%
  # Base groups
  addTiles(group = "OSM (default)") %>%
  addProviderTiles(providers$Stamen.Toner, group = "Toner") %>%
  addProviderTiles(providers$Stamen.TonerLite, group = "Toner Lite") %>%
  # Overlay groups
  addCircles(~long, ~lat, ~10^mag/5, stroke = F, group = "Quakes") %>%
  addPolygons(data = outline, lng = ~long, lat = ~lat,
    fill = F, weight = 2, color = "#FFFFCC", group = "Outline") %>%
  # Layers control
  addLayersControl(
    baseGroups = c("OSM (default)", "Toner", "Toner Lite"),
    overlayGroups = c("Quakes", "Outline"),
    options = layersControlOptions(collapsed = FALSE)
  )
/```

在原来的分析图表基础上，稍微做一些 markdown 样式的配置就可以生成一个dashboard并且发布。更多样式配置的方法可以参考打造数据产品的快速原型：如何使用 flexdashboard 制作dashboard

总结

数据操作完全复用 dplyr 接口，无缝切换 PostGIS/MySQL到Spark。
R本地代码可直接通过 sparklyr::spark_apply 分布式执行，不需要手动管理R包依赖，目前算法分发最简单模式。
ESRI UDF 直接迁移本地 sf 空间计算函数到 Spark上，由于 dplyr 直接兼容 hive UDF，可以直接复用，通过 dbplyr::sql_render 生成对应SQL 在PostGIS/Hive 可继续使用。
Rmarkdown + sparklyr 降低本地调试和调度部署切换的成本，通过 params 区分 yarn-client 和 yarn-cluster模式。
通过 future + promises 实现 spark 无缝迁移到异步计算模式
mapview::mapview + leaflet + shiny@async + flexdashboard 可视化方案，默认配置足够简单，调用快速，拓展性强。
通过 Rcpp/sparklyr/reticulate/V8 可以和 C++/JVM/Python/JS等其他语言通讯，拓展性强。

参考资料

https://rstudio.github.io/lea...
http://spark.rstudio.com/
瓦片地图原理
打造数据产品的快速原型：如何使用 flexdashboard 制作dashboard
ESRI UDF
Query the planet: Geospatial big data analytics at Uber
互联网在线地图平台对比分析

[原] RStudio Spark/Leaflet 与 GIS 最佳实践

从 PostGIS 到 Spark

从 PostGIS 数据库到内存计算

空间几何转化

从单机内存到 Spark 分布式内存

性能对比

使用技巧

从 Leaflet 到 Dashboard

IDE 交互式分析

地理单元

坐标系

图层与元素管理

仪表盘构建

总结

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