Обзор

ГИС-система больших данных, которая включает в себя хранение больших пространственных данных и управление ими, пространственный анализ, технологию обработки потоковых данных и визуализацию, предназначена для обеспечения всесторонней поддержки программного обеспечения и услуг ГИС-инфраструктуры для больших данных, что позволяет большему количеству пользователей легко управлять пространственными большими данными "Золотой рудник".

Между тем, традиционная ГИС реконструируется на основе технологии больших данных ИТ, которая поддерживает распределенное хранение, обработку и анализ массивных классических пространственных данных и обеспечивает повышение производительности на порядок.

Особенности

Обеспечить несколько распределенных пространственных двигателей данных
  • Поддержка HBase и HDFS движков для крупномасштабных векторных / растровых данных.
  • Предоставляет распределенный пространственный файловый движок DSF, который обладает высокой производительностью и полной вычислительной мощностью.
  • Поддерживает файлы GeoJSON, GeoCSV и т.д. на HDFS.
  • Поддержка двигателей Elasticsearch для потоковых данных.
  • Поддержка движка MongoDB для 2D-карт векторных / сеточных и 3D-плиток.

Обеспечить множественный пространственный анализ данных
  • Уровень ядра расширенной пространственной модели данных Spark.
  • Поддерживает 5 категорий, охватывающих 20 видов пространственного анализа больших данных.
  • Поддерживает распределенные вычисления классического пространственного анализа для 4 категорий, охватывающих 15 видов векторных данных.
  • Поддерживает распределенные вычисления классического пространственного анализа для 6 категорий, охватывающих 23 вида растровых данных.

Предоставляет гибкие возможности вторичной разработки для распределенных сред Spark
  • Поддерживает Java, Scala и Python.
  • Поддерживает методы запроса данных Spark SQL и DataFrames
  • Расширяемость пользователей механизма хранения пространственных данных.

Векторные / растровые данные обеспечивают высокопроизводительную технологию распределенного динамического рендеринга.

Обеспечение обильной и классной пространственной визуализации больших данных.