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Esri自2013年發(fā)布了GIS tools for Hadoop，正式加入互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)廠商的行列，至今已經(jīng)3年了。在這3年中風云變幻，業(yè)界技術在不斷的發(fā)生著變更，Esri的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略也在不斷的向前推進。 在剛剛結束的2016Esri空間信息技術開發(fā)者大會上，在IT熱點技術專場的《ArcGIS平臺下的大數(shù)據(jù)挖掘》，與往年相比，發(fā)生了明顯的變化。往年因為Esri自身的原因，將大數(shù)據(jù)限定在空間大數(shù)據(jù)這個領域里面。但是今年很明顯的發(fā)現(xiàn)，在ArcGIS的平臺上，已將傳統(tǒng)的空間二字去掉，使得平臺支持的領域更加廣泛。

實際上，地理信息發(fā)展了這么多年，如果說最能與互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)概念掛鉤的，只有LBS（基于位置的服務）數(shù)據(jù)和遙感影像的數(shù)據(jù)。這兩類數(shù)據(jù)無論是從體量上，還是從生成速度、數(shù)據(jù)結構、維度以及價值密度上，都能夠與互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的概念貼合。但是傳統(tǒng)的空間分析乃至于空間數(shù)據(jù)挖掘領域，卻更多是在地理空間統(tǒng)計樣本上進行分析。而且因為空間數(shù)據(jù)的特點，諸如空間自相關、空間異質性等空間統(tǒng)計學與傳統(tǒng)統(tǒng)計學截然不同的概念，使得很多的分析，無法采用互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)中那些分布式計算的方法來實現(xiàn)。

在Esri中國高級咨詢師盧萌看來，“這一次開發(fā)者大會，從大數(shù)據(jù)的熱炒狀態(tài)中，回歸了地理分析的本源?！?/p>

盧萌在其《ArcGIS平臺下的大數(shù)據(jù)挖掘》講座中談到，地理分析一直是地理信息系統(tǒng)區(qū)別于其他系統(tǒng)最大的不同點。地理信息首先是一個從不一樣的視角來看待整個世界。很多人都說，做地理信息的人，每天都像神一樣，在離地幾百米以上的高空俯視著整個大地。而地理分析讓這個視角更進了一步，不但是從高空俯視著大地，而且通過不同的痕跡，可以讓我們的視野穿越過去未來，在更廣闊的空間和時間線了解發(fā)生了什么事情。

其次，地理學研究的領域是所有領域中最為廣泛的，上至無窮的太空，下至人類所能探測到的最深的地底，都是地理學的研究范圍，很多研究都在改變著我們的生活。這樣一個廣泛的領域構成了一個巨復雜的系統(tǒng)，比之這個系統(tǒng)的龐大程度，特別是隨著人類觀察手段的日益提升，互聯(lián)網(wǎng)所謂的大數(shù)據(jù)，在它面前，也都是九牛一毛。

在回歸地理分析本源的情況下，盧萌還介紹了新一代技術能夠給地理分析帶來什么。

他認為，首先就是業(yè)界最流行的Hadoop的MapReduce框架進化到2.0之后，對地理分析帶來的價值。本次開發(fā)者大會，首次在GIS領域演示了新一代大數(shù)據(jù)分析框架Spark的應用。

因為傳統(tǒng)的MpaReduce架構對迭代運算的支持很不好，所以很多地理分析都無法運行在其上面，更多的只是在它上面運行諸如過濾、聚合這樣的簡單的空間分析。而新一代的Spark框架，因為其采用了彈性分布式數(shù)據(jù)集（RDD）這一特性，能夠使得在Spark框架上，進行迭代運算的效率，超過傳統(tǒng)MapReduce的百倍以上。這樣，很多的分析算法就能夠直接跑在Spark上面了，諸如空間分析領域中最重要的前提計算步驟：構建空間權重矩陣。利用Spark的優(yōu)勢，完全可以將龐大的空間權重矩陣加載到RDD中，然后每次運算都可以從預先構建的矩陣中快速獲取鄰近要素。這樣就讓很多在以前不可能實現(xiàn)、具有強空間自相關的分析在分布式集群框架上運行了。

據(jù)盧萌透露，未來，Esri的分布式并行計算框架，將慢慢的從MapReduce上轉移到Spark上來。另外作為空間技術的業(yè)界領導者，Esri也致力于推動開源技術的發(fā)展。所以他建議有興趣的朋友可以從GitHub上下載最新的GIS Tools for Hadoop，開始嘗試Spark分析框架在空間分析領域給我們帶來的變化。

盧萌最后還指出，ArcGIS軟件作為平臺級產(chǎn)品，無論是對空間信息技術的支撐，還是對非空間信息的內容進行支撐，都在不斷的進步?！皬奶蕴璙B，將Python作為官方指定腳本，到能夠在平臺中直接引入R語言，都表明了這種趨勢，未來ArcGIS平臺將更加強大，也會有更廣泛的應用?！?/p>