GeoSpark学习

Update 2020.6.9： 更新GeoSpark版本到1.3.1, 更新Hadoop版本到2.7.2, 更新Spark到2.3.4, 更新Scala到2.11.x JDK安装 下载地址 官网下载

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

GeoSpark源码解析（四） 上节我们讲了GeoSpark如何根据已经分好的格网（Grid）来进行分块（partition）操作。对于GeoSpark来说，格网的生成算法实际上是决定了并行计算的关键

从Shapefile中加载RDD 我们从Shapefile中创建一个Spark的RDD,本次要导入的Shapefile是广州全市的公交站点. image.png image.png 然后我们初始化一个

GeoSpark SQL简介 Spark提供DataFrame数据集，并且可以通过SQL语句来操作。GeoSpark在这个基础上实现了一些空间上的函数，可以用于SQL语句中，以下是本节要用到的5个，其

Geospark源码解析（一） 本节我们以查询为例，看下GeoSpark如何利用分布式来实现高效查询。首先，对于Spark来说，想要利用Spark，必须要将自己的类型转为RDD，我们就先看下Geosp

Geospark关于属性字段处理 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.getUs

GeoSpark源码解析（三） 本节我们在来看一个SpatialRDD的成员indexedRawRDD ** 分区可以说是Spark的一个重要特性，幸运的是，GeoSpark自定义了分区策略，以支持空

GeoSpark空间索引 GeoSpark提供两种空间索引：Quad-Tree和R-Tree 和上一节一样，我们初始化一个SparkContext，并调用GeoSpark的ShapefileReade

Geospark SQL 加载SHP数据 GeoSpark SQL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Da

GeoSparkViz 可视化 上一节我们使用GeoSpark SQL简单进行了空间的一些操作，本节我们继续利用GeoSpark SQL以及GeoSparkViz将我们的结果进行渲染展示。下面是我们今

shp文件编码转换 方法1：利用FME转换 首先打开FME Workbench，新建一个空白工程 添加一个Reader，格式选择Esri Shapefile，然后点击Parameters按钮，在Cha

判断shp文件编码 首先来讲下shp文件组成，一个shp文件通常由：shp、dbf、shx、prj四个文件组成，其中prj代表空间参考信息，shx存储了索引信息，有助于程序加快搜索效率，shp保存了元

(十六）GeoSpark更新（Sedona） GeoSpark已于2020年被Apache收录孵化，官方说这个GeoSpark的名字可能会与Spark有冲突，因此就改成了Sedona。直到今天Sedo

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。 准备工作 Ubuntu18.04 IDEA GeoSpark

Geospark加载PostgreSQL数据库 PostGreSQL以及Mysql均有空间引擎扩展，且GeoSpark是针对大数据的空间分析，而SHP、GeoJson等只是小数据集的，PostGIS就

GeoSpark源码解析（二） 本节我们还是以查询为例，看下GeoSpark如何封装JTS中的索引的。在上节我们简单看了SpaitalRDD，其中降到了JavaRDD<T> rawSpatialRDD