【2017UC回顾】矢量大数据分析利器——ArcGIS GeoAnalytics Server

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分享 2017-11-03
ArcGIS GeoAnalytics Server是ArcGIS 10.5中全新推出的矢量大数据分析服务器,它提供了封装好的多种大数据工具,无需开发即拿即用。本次用户大会为大家演示三个Demo,综合展现了GeoAnalytics Server产品的即拿即用能力和开发扩展能力。由于大会演示时间有限,很多功能大家还未细细品味就一闪而过,今天就结合主题大会大演示,为大家详细展示ArcGIS的矢量大数据分析利器——GeoAnalytics Server!

一、即拿即用的大数据分析工具
在工具的使用上,使用GeoAnalytics Server(以下简称GA)进行大数据分析与使用传统工具进行分析在用户体验上非常相似,但是在具体的分析执行过程中使用了GeoAnalytics Server内置的Spark集群,进行分布式的计算。
ArcGIS GeoAnalytics Server提供了11种即拿即用的分析工具,我们既可以通过Portal for ArcGIS或ArcGIS Pro直接查看和使用,还可以通过ArcGIS Rest API调用执行分析。

同时在数据源层面上除了可以使用ArcGIS自身管理的数据以外,还支持接入文件格式或者存储在HDFS、Hive等大数据存储上的格式。下面两个演示分布对点数据和面数据进行分析计算,展现GA即拿即用和快速分析的特点。

整个分析流程如下:首先GA会接受输入数据源;接下来开始进行分布式任务分解和计算,由多个计算节点并行处理,每一个任务完成分析都会有一个返回状态,最终的计算结果以服务形式发布,供不同终端进行调用。

演示1:点聚合分析—计算打车热点区域
使用2014年纽约出租车运行数据,以平均打车距离作为研究对象,分析出哪个地方平均打车距离较长,哪个地方平均打车距离较短。选择GA的点聚合分析工具,导航到数据源位置,以500米边长作为聚合单元,以平均打车距离作为分析对象,开始执行。仅耗时28秒,完成了平均打车距离分析。接下来对平均打车距离进行一个简单的渲染,可以直观的看出,在曼哈顿街区和布鲁克林街区的平均打车距离都很短,而在郊区和肯尼迪机场附近,平均打车距离都很长。


演示2:面状数据分析—土地图斑计算
在土地规划中,有一项业务叫做建设用地审批,这是模拟的某省2015年的地类图斑和控制规划数据,两份数据中都有一个土地类型字段,0表示建设用地、1表示非建设用地,现在的需求是:分析出所有地类图斑数据中,与控规数据在空间上相关、且土地类型不一致的地块。
使用GA的要素连接工具可以进行分析计算,分别输入地类图斑和控制规划数据,设置表达式作为过滤条件,开始执行分析。这个分析涉及到了空间数据及属性数据的关联和查找,使用传统方式处理性能较慢,而且无法充分利用硬件资源,而使用GA大数据分析工具,可以在大约25秒时间,实现这个复杂场景的分析,并且完成非建设用地查找,查看结果的属性表,可以看到满足条件的地块已经被查找出来。



二丶复杂分析流程的构建
GA支持使用ArcGIS Rest API直接进行调用,同时还可以在ArcGIS Pro中使用Model Builder将大数据工具与常规分析工具结合使用,扩展大数据分析的能力。
演示3:自定义复杂流程的分析操作
此演示模拟了国土行业中一个非常复杂的场景:土地利用现状分析,模拟的某省2016年土地利用现状数据,使用的数据包括地类图斑数据、线状地物数据和零星地物数据,总量为1800万条,接下来模拟一条高铁线路建设,计划修建一条长度为285公里高铁。

上图是计算流程的一部分,涉及大量的空间运算和复杂的业务逻辑运算,在如此大范围计算时,传统方式需要一小时以上。其中最耗时的是高铁线路覆盖范围内的地类图斑的提取,需要对点、线、面不同类型的矢量数据进行空间关系的计算,然后对结果进行汇总、裁切。在此基础上利用业务计算工具进一步对每一类土地利用类型进行汇总计算。现在将GA大数据工具分析整合到整个计算流程中,利用后台7个计算节点提供的资源,仅耗时46秒即完成了1800万地类分类面积汇总,为规划部门提供辅助决策依据!

GA提供即拿即用能力和开发扩展能力,对海量数据可以进行快速分析,对复杂场景进行高效处理,这就是ArcGIS GeoAnalytics Server带来的非凡体验!

 




文章来源:https://mp.weixin.qq.com/s/YJ6E8peMFSpYawEqc7YSMA

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