28、大数据地理空间数据处理与灵活语义 KPI 测量系统

大数据地理空间数据处理与灵活语义 KPI 测量系统

在当今数字化时代，大数据地理空间数据处理和业务流程关键绩效指标（KPI）测量是两个重要的领域。前者涉及利用云计算资源高效处理大规模地理空间数据，后者则关注如何灵活、准确地评估业务流程的绩效。下面将详细介绍这两个领域的相关内容。

大数据地理空间数据处理

大数据地理空间数据处理通常需要大量的计算资源，而云计算提供了一种可行的解决方案。为了测试和分析在不同公共云提供商上处理大数据地理空间数据的成本和性能，研究人员进行了一系列实验。

实验环境配置

在多个云提供商（如 Amazon AWS、Microsoft Azure 和 Google Cloud）上配置了 SpatialHadoop 环境。使用的集群由虚拟服务器组成，每个服务器具有 4 个 vCPU、14GB 内存和 2 个 40GB 的 SSD。

数据集

实验使用的数据集来自 OpenStreetMap（OSM），这是一个由志愿者构建的地理信息项目。具体数据集如下表所示：
| 数据集 | 描述 | 记录数 | 大小 |
| — | — | — | — |
| Lakes | 世界湖泊边界 | 2000 万 | 9.0GB |
| Buildings | 全球建筑物边界 | 1.15 亿 | 26.0GB |
| Objects | 所有提取的地图对象 | 2.63 亿 | 96.0GB |

实验步骤

对每个数据集执行以下步骤：
1. 集群配置 ：管理层向云提供商发送请求，指定