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) 第一个方案: 使用sedona来使用临近道路的判断 由于sedona本质还是使用spark的能力,所以遵循spark的开发规则,不能在rdd.map 里面干活,sedona也不支持批量查,只能一条一条匹配. 伪代码如下 val spatial_sql = """ | se

    GeoSpark是一种用于大规模空间数据处理的集群计算. GeoSpark通过一组out-of-the-box空间弹性分布式数据集( SRDDs ) 扩展 Apache Spark,它可以跨机器高效地加载.处理.分析.展示大规模空间数据. 准备工作 Windows 和 spark IDEA GeoSpark支持Java.Scala两种,本次开发语言选择Java. GeoSpark 参考https://github.com/jiayuasu/GeoSparkTemplateProject,

package com.grady.sedona import org.apache.sedona.sql.utils.SedonaSQLRegistrator import org.apache.sedona.viz.core.Serde.SedonaVizKryoRegistrator import org.apache.spark.serializer.KryoSerializer import org.apache.spark.sql.SparkSession object Sedona

背景     对于GIS的大数据量实时数据分析和渲染的需求,ArcGIS Server和Geoserver.普通空间数据库往往难以满足,对此我一直感觉很沮丧.这时就要寻求大数据的分布式框架帮助.(ArcGIS的ga也可以,但是太贵) 现状     我了解到有Geomesa,Geotrellis,GeoWave三大框架.GeoWave和Geomesa都可以支持Geoserver,但是Geotrellis可以支持这两个框架.Geotrellis是一个高性能的GIS数据应用,可以处理栅格和矢量数据,提

#Spark入门#这个系列课程,是综合于我从2017年3月分到今年7月份为止学习并使用Spark的使用心得感悟,暂定于每周更新,以后可能会上传讲课视频和PPT,目前先在博客园把稿子打好.注意:这只是一个草稿,里面关于知识的误解还请各大网友监督,我们互相进步.总而言之,网络上的知识学会断舍离,学会带着辩证的眼光去学习就能进步. 谈到Spark,实际上从16年本科实习的时候就已经开始接触,那个时候是从Pig入门大数据Hadoop的,有兴趣的朋友可以看Hadoop家族之Pig入门:当时大家基本都在使用

随着大数据处理的应用场景越来越多,人们对Hadoop的要求也越来越高,开发出的对应的系统也越来越多,人们迫切的需要一个综合的计算框架,Spark应运而生,我们可以看看Spark可以干些什么. 那么为什么Spark能做到这些? 首先,我们需要理解Spark中的三大概念: RDD(Resilient Distributed Dataset).实际上对与开发人员而已它是以一种对象的形式作为数据的一种表现形式而存在,可以理解为一种你可以操作的只读的分布式数据集,之所以称之为有弹性,在于: RDD可以在内

Spark SQL 自定义函数类型 一.spark读取数据 二.自定义函数结构 三.附上长长的各种pom 一.spark读取数据 前段时间一直在研究GeoMesa下的Spark JTS,Spark JTS支持用户自定义函数,然后有一份数据,读取文件: package com.geomesa.spark.SparkCore import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.types.{ArrayType, D

Geospark将从shapefile.csv等格式文件以及DataFrame中的读取的字段保存到了Geometry的userData字段中,可以通过调用.getUserData()方法获取,他会返回一个String对象,各个字段以\t连接. Geometry属于JTS开源库的一部分,Geospark将JTS集成在了项目中,并且对其做了改动,所以我们在pom.xml中无需在配置.JTS中核心类是Geometry,代表了一个几何图形,存储了这个几何图形的坐标信息,并且支持拓扑运算. 以CSV为例,