ArcGIS空间大数据-深晓时空、洞知内涵.pdf

ArcGIS空间大数据是指通过ArcGIS软件对具有空间位置信息和时间属性信息的矢量数据进行管理和分析的过程。ArcGIS作为地理信息系统（GIS）的重要软件之一，其在空间大数据领域的应用包括数据的整合、挖掘、可视化以及预测等。大数据时代下，ArcGIS的发展经历了从ArcGIS 10.3引入Hadoop框架，到后续版本逐渐融合Spark框架，并增加了24+个分析工具和可扩展接口的过程。 ArcGIS GeoAnalytics Server是Esri推出的一款矢量大数据分析产品，它利用分布式计算技术处理大规模的矢量数据。该产品具有强大的分布式计算能力、数据处理能力、洞察挖掘能力以及机器学习能力。它的架构支持通过多种途径（如Portal、Insights、Notebook Server、Python和RestAPI）调用大数据工具，并可接入多种格式的数据源，如Feature service、Bigdata file share、CSV、ORC、Shapefile和Parquet等，以及存储于NFS、CIFS、HDFS、Hive、Amazon S3、Azure Data Lake等存储系统中的数据。 ArcGIS在空间大数据分析中的重点在于源数据的接入、存储和管理。它通过构建大数据分析资源池来组织和管理空间数据，支持基于规则的数据抽取、转换、加载，以及基于需求的数据汇聚、融合和更新。这包括对多结构数据，如现状数据、规划数据、管控数据和经济数据的处理，以及数据从源数据抽取到合规性检查，再到上传到HDFS、注册到GA和进行分析计算的整个流程。 ArcGIS空间大数据的应用场景之一是国土空间规划，这涉及到变化监测、冲突检测、差异性分析和汇总统计计算等需求。在这一应用场景中，ArcGIS GeoAnalytics Server提供了多种工具，如要素连接、叠加分析、范围内的汇总、属性汇总、裁剪数据等，以满足业务需求。 在大数据分析性能方面，ArcGIS通过算法优化、软件架构的调整和配置策略的参数调优来提升性能。例如，ArcGIS 10.7通过分布式索引和数据万亿次小时级分块技术，相比传统方式性能提升了90%以上。在处理全国土地利用数据与管制区数据的叠加分析时，使用ArcGIS GA 10.7比传统计算方法显著提高了处理效率。 ArcGIS空间大数据的发展历程和应用场景显示了GIS技术在处理大规模时空数据中的重要角色。它不仅服务于自然资源管理、环境保护、农业规划、交通电力等传统领域，还拓展到了智慧社会和数字孪生等新兴领域。ArcGIS平台的发展代表了地理信息系统在大数据时代的转型与变革，同时也体现了人工智能、量子计算等前沿技术在空间数据领域的融合和应用趋势。