Mapbox 作为现如今比较流行的地图框架为我们提供了漂亮的个性化地图,在平常的使用过程中可以方便的接入高德/谷歌等矢量切片地图.由于Mapbox地图数据来源于Open Street Map等国外厂商,中国地图POI/道路等信息都不全,造成在实际项目中使用很不精细.对比国内互联网地图厂商,百度和高德都提供了自有格式的矢量地图,如何解析其数据,再将数据PBF化,就是我们重点研究的问题了.本文作为学术研究,将探讨下解析高德矢量地图,并PFB化. 打开高德地图,我们可以看到地图数据有以下两种请求格式:

刚进公司给安排的任务就是Unity接入高德地图,算是踩了不少坑总算做出来了,抽点时间写个博客记录一下 废话不多说 先上效果图 获取定位并根据手机朝向显示周边信息            使用的Unity版本为5.5,Androad Studio 2.3.1 接下来开始讲具体操作 首先是Androad Studio的基本配置 1.创建工程,空白的就行,反正也用不到界面布局 等待创建完成 2.新建库模块: 切换到Project视图 右击你的项目 新建一个库模块-用来负责与Unity交互 当然你也可以不

最近有个项目使用mapbox作为地图展示,但是mapbox 只支持web 墨卡托(3857)坐标系的数据.而客户想接入其他单位发布的共享数据,共享数据都是基于arcgisserver 发布的国家2000坐标系的数据服务.所以研究了一些解决方案. 研究目标:基于mapbox能够接入国家2000坐标系下的栅格切片服务,矢量数据服务 背景说明: 1.  Mapbox 官方版本只支持基于osm 标准的栅格地图服务,以及3857(web墨卡托)投影的矢量切片数据 2.  共享平台提供的地图服务都是基于ar

2019年1月18日,由阿里巴巴 MaxCompute开发者社区和阿里云栖社区联合主办的“阿里云栖开发者沙龙大数据技术专场”走近北京联合大学,本次技术沙龙上,高德数据技术专家苗翌辰为大家分享了高德如何应用MaxCompute来管理数据架构,开发易用.高效以及弹性的高德应用,为用户提供更优质的出行服务. 以下内容根据演讲视频以及PPT整理而成 一.高德的业务和数据 地图描绘需要很多支撑数据,包括现实中的道路信息.路形以及路况等.下面的轨迹热力图展示了高德地图显示的北京联合大学的周边路况,描绘了点.

在快速开始中,我们演示了接入本地示例数据方式,但Druid其实支持非常丰富的数据接入方式.比如批处理数据的接入和实时流数据的接入.本文我们将介绍这几种数据接入方式. 文件数据接入:从文件中加载批处理数据 从Kafka中接入流数据:从Kafka中加载流数据 Hadoop数据接入:从Hadoop中加载批处理数据 编写自己的数据接入规范:自定义新的接入规范 本文主要介绍前两种最常用的数据接入方式. 1.Loading a file--加载文件 Druid提供以下几种方式加载数据: 通过页面数据加载器

引言 "一图胜千言",大数据时代来临,数据与人们生活密切相关.复杂难懂且体量庞大的数据给人的感觉总是冷冰冰的,让人难以获取到重点信息,也找不出规律和特征,数据价值发挥不出来.空间数据可视化就是为了解决这些问题,用通俗易懂的图形符号还原数据,表达多纬度数据信息,让你的数据"活"起来!   高德 LOCA 数据可视化旨在为各领域企业和个人提供便捷高效的可视化应用技术,提供基于 WebGL 和高德 JSAPI 的大规模地理数据可视化开发框架,应用于地理空间数据的可视化领域

本文将展示 1.如何使用spark-streaming接入TCP数据并进行过滤: 2.如何使用spark-streaming接入TCP数据并进行wordcount: 内容如下: 1.使用maven,先解决pom依赖 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-streaming-kafka_2.10</artifactId> <version>1

文 |刘瀚林 DataPipeline后端研发负责人 交流微信 | datapipeline2018 一.关于数据融合和企业数据融合平台 数据融合是把不同来源.格式.特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中,从而为企业提供全面的数据共享. 企业数据融合平台,通常的表现形态为运行着大量数据同步和转换任务的分布式系统.其源端一般为各类偏实时的业务数据存储系统,目的端为各类数据仓库/对象存储. 二.企业数据融合平台的典型架构 下图为数据融合平台的典型架构,源端是不同的数据存储系统,另一端是各种类型的数

本文描述的是对国家统计局于2019-01-31发布的<2018年统计用区划代码和城乡划分代码(截止2018年10月31日)>中省市区三级的坐标和行政区域边界的采集. 本文更新(移步查阅): 19-04-15 新采集了2018的省市区三级的坐标和行政区域边界数据csv格式 19-03-22 采集了2018的城市数据 数据下载 GitHub:https://github.com/xiangyuecn/AreaCity-JsSpider-StatsGov/releases 边界效果预览 数据来源 坐

业务背景 技术选型 Kafka Producer SparkStreaming 接收Kafka数据流 基于Receiver接收数据 直连方式读取kafka数据 Direct连接示例 使用Zookeeper维护KafkaOffset示例 SparkStreaming 数据处理 调优 合理的批处理时间(batchDuration) 合理的Kafka拉取量(maxRatePerPartition重要) 缓存反复使用的Dstream(RDD) 设置合理的GC 设置合理的CPU资源数 设置合理的paral

原文链接:https://www.cuba-platform.com/blog/2018-10-09/945 翻译:CUBA China CUBA-Platform 官网 : https://www.cuba-platform.com CUBA China 官网 : http://cuba-platform.cn 我经常看见很多项目没有数据验证的策略和意识.他们的团队在交付日期的重压下,面对不清楚的需求,没有时间去考虑用合适并且统一的方法对数据进行验证.所以在这样的项目中,到处能看见数据验证的代

今天这篇文章会给大家介绍三个问题: 1,接入API时出现invalid_user_scode问题 首先进行第一个大问题,接入高德地图API时出现invalid_user_scode问题 因为项目需要接入高德地图的API,在接入其它API时会出现类似问题,在进行定位的时候出现了下列问题 运行时log信息如下 可以看到,定位失败有两个原因: 1,错误代码为10,定位服务启动失败. 2,错误代码为7,key错误. 根据高德地图的官方使用文档的介绍,对相关问题进行处理 问题1:服务启动失败:检查清单配置

做新项目的时候,前端每次要等后端接口准备好再开始,就会延期,等后端接口准备好了,前端这边的项目又会相互紧张,如果前端跟后端同时进行,前期将框架,基础做好,定好接口文档,前端在后端没准备好接口的时候使用假数据,等后端接口准备好,前端项目也已经完成的差不多,就剩下联调,这样一个工程完成,大大减少了时间 接入假数据,两个方向,如果需要假数据,走假数据,不需要,走真实路径,首先需要一个配置文件 /** * 用假数据还是真实数据的配置 * isMock 配置是否使用假数据,true表示使用家数据,fals

一.背景 在企业BI平台建设过程中,数据整合始终是一切的基础,简单BI项目可以通过存储过程来实现,而复杂.全面.多方异构数据来源等就大大增加了复杂性,存储过程的可管理性.可维护性.容错性等就无法很好的跟上企业的BI的发展脚步和需要. 因此,一个完善的.健壮的.可视化的.易于开发和管理的ETL解决方案,就非常重要,而这其中,ETL工具的地位不言而喻,更是重中之重.选择一个优秀的ETL工具,不仅可以加快异构数据整合的能力和效率,更能降低开发成本.人员手工维护等成本,好处多多. 现今的ETL工具很多,

做一个系统,如果不做监控,是不完善的. 如果为做一个快速系统,花力气去做监控,是不值得的. 因为,我们有必要具备一个能够快速建立监控体系的能力.即使你只是一个普通开发人员! 个人觉得,做监控有三个核心能力: 1. 持续收集数据的能力; (时间序列数据库) 2. 监控结果可视化的能力; 3. 异常监控可报警的能力; 只要把这三点做到了,那么,这个监控基本就成功了. 既然自己不方便做监控系统,那就只要好框架造型就可以了. 因grafana的图表功能个人感觉最强大,我们就以 grafana 作为监控抓

1 背景近年来,企业的各项业务发展迅猛,客户数目不断增加,后台服务系统压力也越来越大,系统的各项硬件资源也变得非常紧张.因此,在技术风险可控的基础上,希望引入大数据技术,利用大数据技术优化现有IT系统实现升级改造,搭建一个统一存储和管理历史.近线数据的服务平台,同时能够对外支持高并发.低延时的数据查询服务,以提高IT系统的计算能力,降低IT系统的建设成本,优化IT系统的服务体系,为各个业务部门提供更加优质的IT服务.这类服务平台在整个IT系统架构中实质上是一个为核心业务系统减负的系统.Sequo

目录 文章目录 目录 前文列表 云网融合 云网融合的应用场景 SD-WAN SD-WAN 的应用场景 企业组网互联 SD-EN 数据中心互联 SD-DCI 云间互联 SD-CX 企业用户接入云 数据中心接入云 多云(Multi-Cloud)互联 SD-WAN 的技术架构 实践案例:企业用户利用 SD-WAN CPE 接入公有云 VPC 专有网络 参考文章 前文列表 <数据中心网络架构的问题与演进 - 传统路由交换技术与三层网络架构> <数据中心网络架构的问题与演进 - 网络虚拟化>

摘要:距离上一次MaxCompute新功能的线上发布已经过去了大约一个季度的时间,而在这一段时间里,MaxCompute不断地在增加新的功能和特性,比如参数化视图.UDF支持动态参数.支持分区裁剪.生成建表DDL语句功能等功能都已经得到了广大开发者的广泛使用.那么,近期MaxCompute究竟还有哪些新特性呢?本文就为大家揭晓答案. 以下内容根据视频及PPT整理而成. MaxCompute与阿里云大数据产品解决方案 在介绍MaxCompute新功能前,我们先快速对阿里云的大数据产品解决方案进行介

阿里云大数据计算平台开发者版2019年3月推出,MaxCompute正在成为开发者的免费大数据平台.今天,MaxCompute在企业构建自己的数据处理平台实践中起到了至关重要的作用,我们特别精选了企业的真实实践案例:从最大的兴趣社群平台小打卡:到90后.00后喜欢的克拉克拉:从互联网金融的典型天弘基金:到耳熟能详的二手车平台人人车……为你带来了超多的MaxCompute玩法. 小打卡案例 >>>小打卡是国内最大的兴趣社群平台,每天能够产生上百万条新的内容.在这样超大的内容生产背景下,平台

日前,由阿里数据打造的智能数据构建与管理Dataphin,重磅上线阿里云-公共云,开启智能研发版本的公共云公测!在此之前,Dataphin以独立部署方式输出并服务线下客户,已助力多家大型客户高效自动化构建企业数据中台,不仅大幅度提升大数据研发效率,实现数据资产的标准化管理,更通过数据服务体系让数据智能驱动业务. 智能数据构建与管理Dataphin是企业在建设数据中台中必不可少的核心组成部分,是阿里巴巴大数据能力的集大成产品.Dataphin主要面向各行各业大数据建设.管理及应用求,一站式提供从数