GeoSpark

（六）Geospark SQL 加载SHP数据

GeosparkSQL加载SHP数据GeoSparkSQL默认是无法读取Shp和GeoJson格式的矢量数据的，必须要通过RDD读取，然后利用GeoSpark提供的Adapter在RDD和DataFrame
Scially·2024-01-07 11:53

GeoSpark-[阶段性总结]

一、Geospark安装：我采用的是gradle安装，安装环境是Spark3.0.3+Scala.2.12.3plugins{id'java'id'scala'}group'org.example'version
一个懒散的人·2023-11-05 19:37

GIS大数据开发框架一张图

文章目录1前言2一张图3参考资料1前言由于自己经验并不丰富，理解也不深刻，但是被hadoop、spark、flink、geospark、sedona之间的关系搞得头晕，于是搜集了网络资料。
leemraz·2023-08-23 05:45

2019GeoInformatica-Spatial data management in apache spark: the GeoSpark perspective and beyond

本文是19年基于spark的空间大数据管理论文，主要讲geospark的设计和实现。
Caucher·2023-04-03 05:33

记一次 Sedona（GeoSpark） 空间计算优化

项目需求需要空间计算能力，开始选型Sedona（GeoSpark）来完成，需求需要每一条数据在满足某条件的情况下，去查找某张表进行空间匹配，找到离这个点（point）最近的一条道路（lineString
明月照江江·2022-09-06 20:00

GeoSpark入门-可视化

    GeoSpark是一种用于大规模空间数据处理的集群计算。
polong·2022-02-12 15:15

Sedona Sql 入门-千万级点面的相交分析

ApacheSedona™(incubating)就是一个专门处理大规模空间数据的spark框架，原为GeoSpark，后被Apache收录孵化，更名为Sedona，相比于传统的ArcGIS、Q
polong·2022-01-21 20:58

(一）Sedona入门（GeoSpark）

Sedona是基于Spark分布式的地理信息计算引擎，原为GeoSpark，后被Apache收录孵化，更名为Sedona，相比于传统的ArcGIS、QGIS等分析工具，Sedona可以提供更好分布式空间分析
Scially·2021-11-12 20:19

分布式空间分析引擎-Simba架构分析与源码阅读之总体架构

它基于SparkSQL框架进行扩展，针对空间场景进行了一系列的算法研究和工程优化，在spatialjoin领域相对geospark、SpatialHadoop、HadoopGIS等空间分析引擎具有一定的优势
airfan92·2020-08-03 05:34

GeoSpark学习--初识GeoSpark

背景传统的不足：数据存储方面：1、现有的数据存储主要是多依赖关系型数据库，比如Oracle等，但是关系型数据库在海量数据管理、高并发读写以及扩展性方面有很大的局限2、传统的空间数据存储方式不但难以扩展，而且随着数据的激增读写性能存在极大瓶颈3、传统的分布式文件系统虽然可以存放在不同的节点上，但这种分布式文件系统所支持的扩展性有限数据分析方面：大数据时代的数据是处处连接的，每个连接都是一个传感器，这
Franky47·2020-06-22 09:36

GeoSpark入门-可视化

    GeoSpark是一种用于大规模空间数据处理的集群计算。
polong·2019-12-16 12:00

GeoSpark入门-可视化

    GeoSpark是一种用于大规模空间数据处理的集群计算。
polong·2019-12-16 12:00

（一）Geospark入门

GeoSpark是基于Spark分布式的地理信息计算引擎，相比于传统的ArcGIS，GeoSpark可以提供更好性能的空间分析、查询服务。
Scially·2019-06-15 12:29

Spark for Spatial，相关资源

这里收集了SpatialHadoop/GeoSpark/PCL/OpenSLAM等几个前沿的开源项目资源，可以从中学习，有能力的可以参与其中，真正去开展前沿技术的研究。1、
openthings·2015-12-24 09:00
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