geo nearby

最新推荐文章于 2025-11-30 19:50:51 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-30 19:50:51 发布 · 125 阅读

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#大数据

本文探讨了如何使用 Elasticsearch 的地理距离特征 API 来列出用户附近的位置。

1. http://stackoverflow.com/questions/4774274/listing-geo-places-near-a-user-location

2. http://www.elasticsearch.org/guide/reference/api/search/facets/geo-distance-facet.html

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Redis——GeoHash原理与应用

庄小焱

03-15

1159

摘要 Redis 在 3.2 版本以后增加了地理位置 GEO 模块，意味着我们可以使用 Redis 来实现摩拜单车「附近的 Mobike」、美团和饿了么「附近的餐馆」这样的功能了。用数据库来算附近的人地图元素的位置数据使用二维的经纬度表示，经度范围 (-180, 180]，纬度范围 (-90,90]，纬度正负以赤道为界，北正南负，经度正负以本初子午线 (英国格林尼治天文台) 为界，东正西负。比如掘金办公室在望京 SOHO，它的经纬度坐标是 (116.48105,39.996794)，都是正数，因为

lbs-nearby标签描述()

weixin_44852546的博客

04-02

386

(单选题)lbs-nearby标签描述() A)附近检索组件实现检索某点周边某类iop的功能,提供地图和列表两种展示方式 B)附近检索组件实现检索某点周边某类poi的功能,提供地图和列表两种展示方式 C)附近检索组件实现检索某点周边某类poi的功能,提供地图和数据两种展示方式 D)附近检索组件实现检索某点周边某类iop的功能,提供地图和数据两种展示方式正确答案为：B 解析：lbs-nearby标...

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Redis GeoHash 详解

qq_45638953的博客

03-19

1110

是一种用于存储和查询地理位置信息的数据结构。GeoHash 是一种将。

Redis实际应用场景之GEO模式，随笔记录~

过路的旅人^_^的博客

05-16

390

Redis的GEO模式是一种高级功能，适用于地理位置相关的应用场景，如社交网络中的“附近的人”功能或基于位置的服务（LBS）。本文通过Java代码示例展示了如何使用RedisTemplate实现GEO功能，包括添加地理位置、批量添加、获取坐标、计算距离、删除成员以及查询附近位置等操作。代码中使用了Spring Data Redis库，通过封装工具类简化了GEO操作，并提供了详细的测试代码，帮助开发者快速上手Redis的GEO功能。

Geohash

codepython的专栏

03-30

2148

Geohash From Wikipedia, the free encyclopedia Jump to: navigation, search This article is about a system for encoding geographic coordinates. For the game, see Geohashing. Geohas

geohash redis mysql_Redis geohash 地理位置存储

weixin_34073886的博客

02-06

238

Redis 的 GEO 特性将在 Redis 3.2 版本释出，这个功能可以将用户给定的地理位置信息储存起来，并对这些信息进行操作。本文将对 Redis 的 GEO 特性进行介绍，说明这个特性相关命令的用户，并在最后说明如何使用这些命令去实现“查找附近的人”以及“摇一摇”这两个功能。版本要求因为 Redis 目前的稳定版本为 Redis 3.0 ，而 GEO 特性是 Redis 3.2 ...

php reids的geo功能,Redis GEO相关命令和功能，你造吗？

weixin_30878051的博客

03-21

233

Redis 是一个高性能的key-value数据库，其最大优点就是，很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。同时Redis还提供了Java开发，C/C++，C#，PHP开发，JavaScript，Perl，Object-C，Python开发，Ruby，Erlang等客户端，使用起来很方便。而今天小编要和大家聊的就是Redis ...

Redis GEO

u013216667的博客

03-02

633

GEO 实现附近商品

最新发布

qq_58967403的博客

11-30

497

GEO 实现附近商品核心在于精准定位高效存储和快速查询。根据业务规模选择合适的技术方案，Redis 适合轻量级应用，PostgreSQL+PostGIS 适合大规模复杂场景。无论哪种方案，空间索引和距离计算优化都是提升性能的关键。下一步可考虑结合用户偏好和商品热度，实现更精准的附近商品推荐。

nearby-cities:给我你的坐标，我会告诉你最近的城市在哪里

05-02

const nearbyCities = require ( "nearby-cities" ) const query = { latitude : 34.4362755 , longitude : - 119.705086 } const cities = nearbyCities ( query ) assert . equal ( cities [ 0 ] . name , '...

【Redis与GEO类型：实现地理位置查询】

weixin_64178283的博客

09-27

969

本文详细解析了GEO数据类型原理（基于有序集合和Geohash编码）及核心命令：GEOADD添加位置，GEOPOS获取坐标，GEODIST计算距离，GEORADIUS半径查询。通过实战示例展示了附近商家系统、社交发现功能的实现方案，并介绍了地理围栏、轨迹记录等高级应用。

PostgreSQL-gis Redis-geo BuntDB 性能比拼

马艺诚的博客

08-24

1784

PostgreSQL Redis geo BuntDB 性能比拼文章目录PostgreSQL Redis geo BuntDB 性能比拼PostgreSQL（pg）搭建pg redis buntdb 性能比较（单条命令时间查询）pg 查询redis 设置 slowlog 并查询时间buntdb 查询使用 wrk 压测比较 Qps首先测试保证 redis&pg 执行后的结果是一致的redispg每次 conn 一个连接进行压测对测试的数据进行加锁压测buntdb 测试基础测试修改源码后测试系统资源

JAVA redis geo

09-13

System.out.println("Nearby locations:"); for (GeoRadiusResponse location : nearbyLocations) { System.out.println(location.getMemberByString() + " - " + location.getDistance()); } jedis.close(); ...

Spring Ai Alibaba DataAgent 元数据标注能力集成

a_ittle_pan的博客

11-26

1460

dataagent 项目需要解决**"库表数据检索精准性不足"**的问题。通过元数据标注补充库表的业务含义、结构信息、技术属性等描述，让检索能基于业务域、场景、表结构等维度筛选匹配。columns所有自定义字段的键名必须以custom_"custom_business_owner": "订单业务团队"A: 不可以。自定义字段的值类型限制为：字符串、数字、布尔值、数组（字符串或数字）。如果需要复杂结构，建议使用可选模块扩展。

后端在分布式中的Apache Kafka

2509_93945680的博客

11-28

387

比如我们有一次做促销活动，突然流量暴涨，临时加了几台消费者实例，Kafka自动把分区负载均衡过去，系统愣是没抖一下。另外，Kafka的消息持久化机制也靠谱，数据在磁盘上存着，就算消费者宕机了，重启后还能从上次的位置继续读，不怕数据玩失踪。另外，Kafka的监控也得跟上，光靠默认配置容易漏掉性能瓶颈。举个例子，我们项目里把用户点击事件塞进Kafka主题，下游的风控服务和数据分析服务各取所需，谁也不用等谁，效率直接翻倍。总之，技术选型得量体裁衣，先把Kafka的核心机制摸透，再往架构里套，才能少走弯路。

人工智能领域博客

11-28

1824

摘要：本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。

hive-----广电大数据分析

2401_87586917的博客

11-26

904

1．创建存储格式为TextFile的观看历史表text_see和用户信息表text_user（用于存储原始数据）。并创建存储格式为ORC的表orc_see和orc_user。12. 对orc_see表按照用户Group By聚合，然后统计组内的时长即可。3. 用户信息文件userevents.txt存储在本地系统/opt/datas目录下，将其导入表text_user中。5. 将表text_user中数据加载到表orc_user中。4. 将表text_see中数据加载到表orc_see中。

n8n实战营Day3：电商订单全流程自动化·需求分析与流程拆解

陈奕昆的博客

11-29

1115

本文详细拆解了电商订单处理全流程自动化方案，针对手动操作存在的三大核心痛点：多平台订单整合效率低、库存同步滞后风险高、物流信息推送不及时。通过n8n工作流设计，将流程划分为6大环节（订单抓取、数据清洗、订单去重、库存处理、物流对接、信息推送），并给出节点选型建议和关键配置要点。重点强调数据标准化的重要性，包括字段映射规范和传递规则，为后续实操提供清晰的"施工蓝图"。下节将进入实操阶段，重点讲解多平台订单抓取和ERP对接的具体实现。

基于Java与Go构建混合式事件驱动数据流处理平台的架构策略深入剖析与高可靠设计方法实践应用研究

2501_94056519的博客

11-26

473

Java 提供稳定性与复杂计算能力，Go 提供高并发与高吞吐处理能力，两者结合能构建高可靠、可扩展、低延迟的数据流系统。随着企业对实时数据处理需求不断增长，这种混合架构将越来越普及，并成为未来大规模事件平台的重要基础。