15、SparkGIS与社交网络分析：高效算法评估与营销洞察

SparkGIS与社交网络分析：高效算法评估与营销洞察

1. SparkGIS：高效算法结果比较与评估

在处理大规模空间数据时，SparkGIS展现出了卓越的性能。它基于内存的数据处理方式消除了作业间的I/O成本，其查询执行模型依托Hadoop - GIS RESQUE，采用了优化的空间运算符和索引方法。

1.1 支持的空间查询类型

SparkGIS支持多种常见的空间查询类型，对组织图像分析结果的比较至关重要。主要的查询类型是空间连接查询，执行步骤如下：
1. 将输入数据集合并为一个集合。
2. 将合并后的空间数据空间划分为图块。
3. 将所有多边形映射到合适的图块。
4. 并行处理图块。

其他查询类型包括空间包含查询、查找子区域内的对象以及计算这些对象的密度，这些查询类型可采用类似的工作流程，无需或只需少量修改。

1.2 分析结果评估工作流程与热图计算

SparkGIS用于比较两次分析运行结果集的数据处理工作流程包含以下步骤：
1. 数据检索 ：组织图像中的分割对象通常用多边形表示，数据检索负责从存储源中获取这些多边形。若分析结果存储在HDFS文件中，每个数据文件的行存储一个表示分割核的多边形；若存储在MongoDB中，Spark I/O层会构建MongoDB查询来检索多边形数据。主节点通过调用 parallelize() 函数创建分割并分发给工作节点，工作节点实现 flatMap 函数读取数据分割并返回多边形列表，该列表追加到返回给主节点的RDD中，RDD会被缓存