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GEOMESA時空數據管理 版權信息
- ISBN：9787115609830
- 條形碼：9787115609830 ; 978-7-115-60983-0
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
GEOMESA時空數據管理 本書特色
1.智慧城市專業開發人員所寫，4年之久的Geomesa經驗，匯成一份通俗易懂的使用指南。
2.隨著智慧城市建設的不斷推進，Geomesa作為時空數據的基礎組件越來越受到關注，本書可以幫助讀者更好地學習、掌握和應用Geomesa。
3.內容豐富，涵蓋多個方面：如何管理時空數據、如何分析時空數據等，并且將技術與商業場景相結合，以案例方式講解Geomesa在實際中的應用。
4.除了Geomesa的內部原理和使用方法外，還列舉了數個行業領域的實際應用，包括阿里、、蔚來汽車、吉利汽車等，并且在商業應用中取得了良好的效果。
GEOMESA時空數據管理 內容簡介
這是一本專門為智慧城市開發和管理人員打造的GeoMesa學習圖書。本書的重點不僅包括宏觀的行業環境，還包括對GeoMesa內部原理的剖析，力圖幫助讀者搭建GeoMesa以及時空數據高效管理的完整知識體系和技能樹。 本書首先從GeoMesa的歷史及上手教程入手。然后，為了加強讀者對入門代碼中內容的理解，本書對GeoTools的基本概念進行介紹。接著，為了進一步引導讀者對時空數據管理建立認知，本書詳細闡述GeoMesa核心的時空索引。除了理論方面的介紹，本書還介紹GeoMesa數據寫入、數據查詢、數據統計、數據分析、數據工作流以及數據存儲方案的使用方法和原理，以及GeoMesa對分布式計算的擴展。*后，作者針對實際操作時遇到的典型問題，給出詳細的解決方案。
GEOMESA時空數據管理 目錄
第 1章 GeoMesa的前世今生 1
1.1 時空數據背景 1
1.1.1 時空數據簡介 1
1.1.2 時空數據處理過程 2
1.1.3 時空數據庫的產生 3
1.2 傳統時空數據庫的瓶頸 4
1.2.1 無法支持海量數據 4
1.2.2 無法進行彈性擴展 5
1.2.3 流式數據的支持受限 5
1.2.4 改造成本較高 5
1.3 GeoMesa概述 5
1.3.1 GeoMesa橫空出世 5
1.3.2 GeoMesa設計思想 6
1.3.3 GeoMesa核心特性 8
1.4 GeoMesa生態圈 9
1.4.1 GeoMesa支持的第三方組件 9
1.4.2 使用GeoMesa的產品 10
1.5 本章小結 10
第 2章 GeoMesa上手教程 11
2.1 下載、安裝以及配置 12
2.1.1 下載和安裝 12
2.1.2 GeoMesa-HBase的配置 13
2.2 通過命令行使用GeoMesa-HBase 16
2.2.1 環境和狀態命令 16
2.2.2 數據模式相關命令 17
2.2.3 數據編輯命令 20
2.2.4 查詢導出命令 21
2.2.5 分析命令 23
2.2.6 定義SimpleFeatureType 25
2.2.7 日志異常處理 25
2.2.8 GeoMesa Scala控制臺 26
2.2.9 GeoTools 命令行工具 28
2.3 快速入門 30
2.4 通過Java API使用GeoMesa-HBase 33
2.4.1 Maven的配置與使用 33
2.4.2 Java API的使用示例 33
2.5 本章小結 35
第3章 GeoTools基本概念 36
3.1 空間矢量數據概述 36
3.1.1 矢量數據簡介 36
3.1.2 OpenGIS規范 37
3.1.3 GeoTools概述 38
3.2 DataStore 40
3.2.1 DataStore簡介 40
3.2.2 DataStore使用 40
3.3 SimpleFeatureType 41
3.3.1 SimpleFeatureType概念 42
3.3.2 SimpleFeatureType使用 43
3.4 SimpleFeature 44
3.4.1 SimpleFeature概念 44
3.4.2 SimpleFeature使用 45
3.5 GeoTools的內部邏輯 45
3.5.1 獲取DataStore實例 46
3.5.2 創建Schema 46
3.5.3 數據寫入 47
3.5.4 數據讀取 50
3.6 本章小結 51
第4章 GeoMesa的時空索引 52
4.1 時空索引概述 52
4.1.1 索引的基礎知識 53
4.1.2 傳統的空間索引 54
4.1.3 空間填充曲線 56
4.1.4 Google S2索引與Uber H3索引 64
4.2 GeoMesa的索引實現 66
4.2.1 GeoMesa中索引的類型 66
4.2.2 GeoMesa索引具體的使用方法 67
4.3 GeoMesa的索引查詢 69
4.3.1 條件分解 69
4.3.2 索引選擇 70
4.4 GeoMesa的索引配置 72
4.4.1 配置FeatureID編碼方式 72
4.4.2 配置Geometry序列化 72
4.4.3 配置列族 73
4.4.4 自定義創建索引 74
4.4.5 配置“Z”索引分片個數 74
4.4.6 配置“Z”索引時間間隔 74
4.4.7 配置“XZ”索引精度 75
4.4.8 配置ATTR索引分片個數 75
4.4.9 配置ATTR字段基數 75
4.4.10 配置索引分區 76
4.4.11 配置索引拆分策略 76
4.4.12 配置查詢攔截器 76
4.4.13 配置統計緩存 77
4.4.14 配置時間優先級 77
4.4.15 配置混合幾何類型 78
4.5 本章小結 78
第5章 數據寫入 79
5.1 數據寫入概述 79
5.1.1 數據寫入流程 79
5.1.2 使用示例 80
5.2 生成ID信息 82
5.2.1 用戶指定 82
5.2.2 隨機生成 82
5.3 獲取寫入對象 84
5.3.1 寫入表的對象 84
5.3.2 寫入分區表的對象 85
5.4 寫入存儲引擎 87
5.4.1 獲取轉換器 88
5.4.2 構建索引 89
5.4.3 數據寫入 92
5.5 更新統計信息 94
5.5.1 構造統計查詢條件 94
5.5.2 執行統計操作 97
5.6 數據組織方式 98
5.6.1 元數據管理 98
5.6.2 實體數據管理 99
5.7 本章小結 100
第6章 數據查詢 101
6.1 數據查詢概述 101
6.2 查詢準備 102
6.2.1 獲取對應的DataStore對象 102
6.2.2 獲取SimpleFeatureType信息 104
6.2.3 查詢校驗 105
6.3 查詢計劃生成 106
6.3.1 準備查詢計劃 106
6.3.2 結合索引生成查詢范圍 110
6.3.3 獲取底層表信息 114
6.3.4 構造存儲引擎查詢信息 115
6.4 執行并獲取數據 119
6.4.1 執行查詢 120
6.4.2 獲取數據 120
6.5 本章小結 122
第7章 數據統計 123
7.1 數據統計概述 123
7.2 統計功能 124
7.3 統計信息獲取方法 125
7.3.1 通過Hints來獲取統計信息 125
7.3.2 通過接口來獲取統計信息 126
7.4 執行流程 127
7.4.1 流程概述 127
7.4.2 命令解析 128
7.4.3 執行統計 129
7.4.4 統計信息的序列化和反序列化過程 130
7.5 本章小結 136
第8章 數據分析 137
8.1 空間數據分析 137
8.1.1 空間數據分析概述 137
8.1.2 GeoMesa中對空間數據分析操作 139
8.2 熱力圖分析操作 140
8.2.1 熱力圖分析概述 140
8.2.2 GeoMesa中熱力圖分析功能的使用方法 141
8.3 KNN查詢操作 143
8.3.1 KNN概述 143
8.3.2 GeoMesa中KNN查詢功能的使用方法 145
8.4 近似查詢操作 146
8.4.1 近似查詢概述 147
8.4.2 GeoMesa中近似查詢功能的使用方法 148
8.5 本章小結 149
第9章 數據工作流 150
9.1 數據工作流概述 150
9.2 NiFi概述 151
9.2.1 NiFi簡介 151
9.2.2 NiFi的特性 153
9.2.3 Processor機制 153
9.3 GeoMesa與NiFi整合 154
9.3.1 NiFi自定義數據處理器 155
9.3.2 GeoMesa擴展結構 160
9.4 GeoMesa NiFi數據處理算子 160
9.4.1 轉換器處理器 160
9.4.2 記錄處理器 161
9.4.3 Avro 處理器 162
9.4.4 記錄更新處理器 162
9.4.5 數據源處理器 163
9.4.6 轉換處理器 164
9.5 本章小結 164
第 10章 GeoMesa的數據存儲方案 165
10.1 使用HBase存儲數據 165
10.1.1 HBase概述 165
10.1.2 GeoMesaHBase DataStore簡介 166
10.2 使用Kafka存儲數據 168
10.2.1 Kafka概述 168
10.2.2 GeoMesa Kafka DataStore簡介 169
10.3 使用Redis存儲數據 172
10.3.1 Redis概述 172
10.3.2 GeoMesa Redis DataStore簡介 172
10.4 使用CQEngine存儲數據 174
10.4.1 CQEngine概述 174
10.4.2 GeoMesa CQEngine DataStore簡介 174
10.5 使用FileSystem存儲數據 176
10.5.1 FileSystem概述 176
10.5.2 GeoMesa FSDS簡介 176
10.6 使用Lambda存儲數據 181
10.6.1 Lambda概述 181
10.6.2 GeoMesa Lambda DataStore簡介 182
10.7 本章小結 184
第 11章 分布式計算 185
11.1 Spark和Spark SQL 185
11.1.1 Spark概述 185
11.1.2 Spark SQL概述 186
11.2 GeoMesa接入Spark的方式 188
11.2.1 GeoMesa Spark整體架構 188
11.2.2 GeoMesa對RDD的擴展 189
11.2.3 GeoMesa對JTS的擴展 192
11.2.4 GeoMesa對Spark SQL空間能力的擴展 196
11.3 空間數據計算函數 207
11.3.1 空間數據構建函數 207
11.3.2 空間數據信息抽取函數 208
11.3.3 空間數據轉換函數 208
11.3.4 空間數據輸出函數 209
11.3.5 空間數據關系函數 209
11.3.6 空間數據處理函數 210
11.4 本章小結 210
第 12章 操作時遇到的若干問題 211
12.1 GeoMesa寫入數據時出現的問題 211
12.1.1 Region繁忙的問題 211
12.1.2 數據記錄過大的問題 216
12.2 GeoMesa查詢數據時出現的問題 218
12.2.1 數據采樣的問題 219
12.2.2 數據分頁的問題 221
12.2.3 利用Spark查詢GeoMesa時，無法設置返回數據量上限的問題 225
12.2.4 查詢時數據不一致的問題 230
12.3 GeoMesa分析統計時出現的問題 233
12.4 本章小結 237
參考文獻 238
1.1 時空數據背景 1
1.1.1 時空數據簡介 1
1.1.2 時空數據處理過程 2
1.1.3 時空數據庫的產生 3
1.2 傳統時空數據庫的瓶頸 4
1.2.1 無法支持海量數據 4
1.2.2 無法進行彈性擴展 5
1.2.3 流式數據的支持受限 5
1.2.4 改造成本較高 5
1.3 GeoMesa概述 5
1.3.1 GeoMesa橫空出世 5
1.3.2 GeoMesa設計思想 6
1.3.3 GeoMesa核心特性 8
1.4 GeoMesa生態圈 9
1.4.1 GeoMesa支持的第三方組件 9
1.4.2 使用GeoMesa的產品 10
1.5 本章小結 10
第 2章 GeoMesa上手教程 11
2.1 下載、安裝以及配置 12
2.1.1 下載和安裝 12
2.1.2 GeoMesa-HBase的配置 13
2.2 通過命令行使用GeoMesa-HBase 16
2.2.1 環境和狀態命令 16
2.2.2 數據模式相關命令 17
2.2.3 數據編輯命令 20
2.2.4 查詢導出命令 21
2.2.5 分析命令 23
2.2.6 定義SimpleFeatureType 25
2.2.7 日志異常處理 25
2.2.8 GeoMesa Scala控制臺 26
2.2.9 GeoTools 命令行工具 28
2.3 快速入門 30
2.4 通過Java API使用GeoMesa-HBase 33
2.4.1 Maven的配置與使用 33
2.4.2 Java API的使用示例 33
2.5 本章小結 35
第3章 GeoTools基本概念 36
3.1 空間矢量數據概述 36
3.1.1 矢量數據簡介 36
3.1.2 OpenGIS規范 37
3.1.3 GeoTools概述 38
3.2 DataStore 40
3.2.1 DataStore簡介 40
3.2.2 DataStore使用 40
3.3 SimpleFeatureType 41
3.3.1 SimpleFeatureType概念 42
3.3.2 SimpleFeatureType使用 43
3.4 SimpleFeature 44
3.4.1 SimpleFeature概念 44
3.4.2 SimpleFeature使用 45
3.5 GeoTools的內部邏輯 45
3.5.1 獲取DataStore實例 46
3.5.2 創建Schema 46
3.5.3 數據寫入 47
3.5.4 數據讀取 50
3.6 本章小結 51
第4章 GeoMesa的時空索引 52
4.1 時空索引概述 52
4.1.1 索引的基礎知識 53
4.1.2 傳統的空間索引 54
4.1.3 空間填充曲線 56
4.1.4 Google S2索引與Uber H3索引 64
4.2 GeoMesa的索引實現 66
4.2.1 GeoMesa中索引的類型 66
4.2.2 GeoMesa索引具體的使用方法 67
4.3 GeoMesa的索引查詢 69
4.3.1 條件分解 69
4.3.2 索引選擇 70
4.4 GeoMesa的索引配置 72
4.4.1 配置FeatureID編碼方式 72
4.4.2 配置Geometry序列化 72
4.4.3 配置列族 73
4.4.4 自定義創建索引 74
4.4.5 配置“Z”索引分片個數 74
4.4.6 配置“Z”索引時間間隔 74
4.4.7 配置“XZ”索引精度 75
4.4.8 配置ATTR索引分片個數 75
4.4.9 配置ATTR字段基數 75
4.4.10 配置索引分區 76
4.4.11 配置索引拆分策略 76
4.4.12 配置查詢攔截器 76
4.4.13 配置統計緩存 77
4.4.14 配置時間優先級 77
4.4.15 配置混合幾何類型 78
4.5 本章小結 78
第5章 數據寫入 79
5.1 數據寫入概述 79
5.1.1 數據寫入流程 79
5.1.2 使用示例 80
5.2 生成ID信息 82
5.2.1 用戶指定 82
5.2.2 隨機生成 82
5.3 獲取寫入對象 84
5.3.1 寫入表的對象 84
5.3.2 寫入分區表的對象 85
5.4 寫入存儲引擎 87
5.4.1 獲取轉換器 88
5.4.2 構建索引 89
5.4.3 數據寫入 92
5.5 更新統計信息 94
5.5.1 構造統計查詢條件 94
5.5.2 執行統計操作 97
5.6 數據組織方式 98
5.6.1 元數據管理 98
5.6.2 實體數據管理 99
5.7 本章小結 100
第6章 數據查詢 101
6.1 數據查詢概述 101
6.2 查詢準備 102
6.2.1 獲取對應的DataStore對象 102
6.2.2 獲取SimpleFeatureType信息 104
6.2.3 查詢校驗 105
6.3 查詢計劃生成 106
6.3.1 準備查詢計劃 106
6.3.2 結合索引生成查詢范圍 110
6.3.3 獲取底層表信息 114
6.3.4 構造存儲引擎查詢信息 115
6.4 執行并獲取數據 119
6.4.1 執行查詢 120
6.4.2 獲取數據 120
6.5 本章小結 122
第7章 數據統計 123
7.1 數據統計概述 123
7.2 統計功能 124
7.3 統計信息獲取方法 125
7.3.1 通過Hints來獲取統計信息 125
7.3.2 通過接口來獲取統計信息 126
7.4 執行流程 127
7.4.1 流程概述 127
7.4.2 命令解析 128
7.4.3 執行統計 129
7.4.4 統計信息的序列化和反序列化過程 130
7.5 本章小結 136
第8章 數據分析 137
8.1 空間數據分析 137
8.1.1 空間數據分析概述 137
8.1.2 GeoMesa中對空間數據分析操作 139
8.2 熱力圖分析操作 140
8.2.1 熱力圖分析概述 140
8.2.2 GeoMesa中熱力圖分析功能的使用方法 141
8.3 KNN查詢操作 143
8.3.1 KNN概述 143
8.3.2 GeoMesa中KNN查詢功能的使用方法 145
8.4 近似查詢操作 146
8.4.1 近似查詢概述 147
8.4.2 GeoMesa中近似查詢功能的使用方法 148
8.5 本章小結 149
第9章 數據工作流 150
9.1 數據工作流概述 150
9.2 NiFi概述 151
9.2.1 NiFi簡介 151
9.2.2 NiFi的特性 153
9.2.3 Processor機制 153
9.3 GeoMesa與NiFi整合 154
9.3.1 NiFi自定義數據處理器 155
9.3.2 GeoMesa擴展結構 160
9.4 GeoMesa NiFi數據處理算子 160
9.4.1 轉換器處理器 160
9.4.2 記錄處理器 161
9.4.3 Avro 處理器 162
9.4.4 記錄更新處理器 162
9.4.5 數據源處理器 163
9.4.6 轉換處理器 164
9.5 本章小結 164
第 10章 GeoMesa的數據存儲方案 165
10.1 使用HBase存儲數據 165
10.1.1 HBase概述 165
10.1.2 GeoMesaHBase DataStore簡介 166
10.2 使用Kafka存儲數據 168
10.2.1 Kafka概述 168
10.2.2 GeoMesa Kafka DataStore簡介 169
10.3 使用Redis存儲數據 172
10.3.1 Redis概述 172
10.3.2 GeoMesa Redis DataStore簡介 172
10.4 使用CQEngine存儲數據 174
10.4.1 CQEngine概述 174
10.4.2 GeoMesa CQEngine DataStore簡介 174
10.5 使用FileSystem存儲數據 176
10.5.1 FileSystem概述 176
10.5.2 GeoMesa FSDS簡介 176
10.6 使用Lambda存儲數據 181
10.6.1 Lambda概述 181
10.6.2 GeoMesa Lambda DataStore簡介 182
10.7 本章小結 184
第 11章 分布式計算 185
11.1 Spark和Spark SQL 185
11.1.1 Spark概述 185
11.1.2 Spark SQL概述 186
11.2 GeoMesa接入Spark的方式 188
11.2.1 GeoMesa Spark整體架構 188
11.2.2 GeoMesa對RDD的擴展 189
11.2.3 GeoMesa對JTS的擴展 192
11.2.4 GeoMesa對Spark SQL空間能力的擴展 196
11.3 空間數據計算函數 207
11.3.1 空間數據構建函數 207
11.3.2 空間數據信息抽取函數 208
11.3.3 空間數據轉換函數 208
11.3.4 空間數據輸出函數 209
11.3.5 空間數據關系函數 209
11.3.6 空間數據處理函數 210
11.4 本章小結 210
第 12章 操作時遇到的若干問題 211
12.1 GeoMesa寫入數據時出現的問題 211
12.1.1 Region繁忙的問題 211
12.1.2 數據記錄過大的問題 216
12.2 GeoMesa查詢數據時出現的問題 218
12.2.1 數據采樣的問題 219
12.2.2 數據分頁的問題 221
12.2.3 利用Spark查詢GeoMesa時，無法設置返回數據量上限的問題 225
12.2.4 查詢時數據不一致的問題 230
12.3 GeoMesa分析統計時出現的問題 233
12.4 本章小結 237
參考文獻 238
展開全部
GEOMESA時空數據管理 作者簡介
劉鈞文 哈爾濱工業大學建筑學碩士，科技算法研究員，中國計算機學會（CCF）會員。負責時空數據引擎的開發和時空數據產品的研發工作。研究興趣包括：時空數據的管理、時空數據庫、數據庫優化器的原理及其實現、分布式計算以及城市計算。 梁超 人文地理與城鄉規劃專業，廣東國地資源與環境研究院研究員，中國計算機學會（CCF會員）。擅長機器學習與GIS空間分析。研究興趣包括：城市大數據與機器學習、時空數據挖掘以及城市計算。 俞自生 西安電子科技大學計算機本碩，中國計算機學會（CCF）會員，城市算法研究員，主要參與時空數據引擎的設計與開發，以及時空算法落地與實現等工作，研究興趣包括：城市計算、時空數據管理與分析、分布式數據庫以及復雜網絡等。
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