空間大數(shù)據(jù)課件

空間大數(shù)據(jù)空間大數(shù)據(jù)目錄一、大數(shù)據(jù)的涵義與研究意義二、與空間信息和位置相關(guān)的大數(shù)據(jù)三、空間大數(shù)據(jù)的應(yīng)用四、空間大數(shù)據(jù)的存儲五、總結(jié)目錄一、大數(shù)據(jù)的涵義與研究意義一、大數(shù)據(jù)的涵義與研究意義大數(shù)據(jù)：大型復(fù)雜數(shù)據(jù)集的聚合，這些數(shù)據(jù)集的規(guī)模和復(fù)雜程度常超出目前數(shù)據(jù)庫管理軟件和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理技術(shù)在可接受時(shí)間下的獲取、管理、檢索、分析、挖掘和可視化能力。一、大數(shù)據(jù)的涵義與研究意義大數(shù)據(jù)：大型復(fù)雜數(shù)據(jù)集的聚合，這些一、大數(shù)據(jù)的涵義與研究意義大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)：１）Volume（體量大）：大量TB級以上已有的數(shù)據(jù)等待處理；２）Velocity（速度快）：需要響應(yīng)以s甚至ms計(jì)的流數(shù)據(jù)不斷產(chǎn)生；３）Variety（模態(tài)多樣）：數(shù)據(jù)來源和類型繁多文本、圖片、視頻等結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并存；４）Veracity（真?zhèn)坞y辨）：由于數(shù)據(jù)的噪音、缺失、不一致性、歧義等引起的數(shù)據(jù)不確定性；５）Value（價(jià)值）：大數(shù)據(jù)使得人們以前所未有的維度量化和理解世界，蘊(yùn)含了巨大的價(jià)值，大數(shù)據(jù)的終極目標(biāo)在于從數(shù)據(jù)中挖掘價(jià)值。大數(shù)據(jù)的核心：預(yù)測一、大數(shù)據(jù)的涵義與研究意義大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)：１）Volume（體一、大數(shù)據(jù)的涵義與研究意義研究大數(shù)據(jù)的意義：科學(xué)進(jìn)步圖靈獎(jiǎng)獲得者吉姆?格雷提出：大數(shù)據(jù)是科學(xué)研究的第四范式，是從計(jì)算密集型科研發(fā)展到以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)密集型科研方法。科學(xué)實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ蜌w納模擬仿真數(shù)據(jù)密集型科學(xué)研究方法的發(fā)展

真正的革命并不發(fā)生在分析數(shù)據(jù)的機(jī)器，而在于數(shù)據(jù)本身和我們?nèi)绾芜\(yùn)用數(shù)據(jù)。一、大數(shù)據(jù)的涵義與研究意義研究大數(shù)據(jù)的意義：科學(xué)進(jìn)步圖靈獎(jiǎng)獲一、大數(shù)據(jù)的涵義與研究意義研究大數(shù)據(jù)的意義：社會變革2009至今美國政府全面開放了40萬聯(lián)邦政府原始數(shù)據(jù)集。大數(shù)據(jù)已成為美國國家創(chuàng)新戰(zhàn)略、國家安全戰(zhàn)略、國家IT產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略以及國家信息網(wǎng)絡(luò)戰(zhàn)略的交叉領(lǐng)域、核心領(lǐng)域。21世紀(jì)數(shù)據(jù)的價(jià)值有可能等同于20世紀(jì)的石油，大數(shù)據(jù)研究使得人們降低了對因果關(guān)系的渴求，而關(guān)注相關(guān)關(guān)系。只需要知道是什么，而不需知道為什么。這將使得理解現(xiàn)實(shí)和做決定的基礎(chǔ)也將受到根本性挑戰(zhàn)。社會價(jià)值一、大數(shù)據(jù)的涵義與研究意義研究大數(shù)據(jù)的意義：社會變革2009一、大數(shù)據(jù)的涵義與研究意義研究大數(shù)據(jù)的意義：經(jīng)濟(jì)增長新的職業(yè)新的企業(yè)新的應(yīng)用新的產(chǎn)值一、大數(shù)據(jù)的涵義與研究意義研究大數(shù)據(jù)的意義：經(jīng)濟(jì)增長新的職業(yè)二、與空間信息和位置相關(guān)的大數(shù)據(jù)指直接或間接關(guān)聯(lián)著相對于地球的某個(gè)地點(diǎn)的數(shù)據(jù)，包括自然地理數(shù)據(jù)和社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)?？臻g媒體數(shù)據(jù)地理數(shù)據(jù)

軌跡數(shù)據(jù)包含位置的數(shù)字化的文字、圖形、圖像、視頻影像等媒體數(shù)據(jù)，主要來源于移動社交網(wǎng)絡(luò)、微博等新型互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用指通過GNSS等測量手段以及網(wǎng)絡(luò)簽到等方法獲得的用戶活動數(shù)據(jù)，可以被用來反映用戶的位置和用戶的社會偏好。位置大數(shù)據(jù)的分類二、與空間信息和位置相關(guān)的大數(shù)據(jù)空間媒體數(shù)據(jù)地理數(shù)據(jù)軌跡二、與空間信息和位置相關(guān)的大數(shù)據(jù)地理數(shù)據(jù)內(nèi)容：土地覆蓋類型數(shù)據(jù)、地貌數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)、水文數(shù)據(jù)、植被數(shù)據(jù)、居民地?cái)?shù)據(jù)、河流數(shù)據(jù)、行政境界及社會經(jīng)濟(jì)方面的數(shù)據(jù)等。特點(diǎn)：數(shù)據(jù)體量大、較為規(guī)則化、變化較慢。二、與空間信息和位置相關(guān)的大數(shù)據(jù)地理數(shù)據(jù)二、與空間信息和位置相關(guān)的大數(shù)據(jù)軌跡數(shù)據(jù)內(nèi)容：個(gè)人軌跡數(shù)據(jù)、群體軌跡數(shù)據(jù)、車輛軌跡數(shù)據(jù)等特點(diǎn)：數(shù)據(jù)體量大、信息碎片化、準(zhǔn)確性較低、半結(jié)構(gòu)化出租車軌跡數(shù)據(jù)示例二、與空間信息和位置相關(guān)的大數(shù)據(jù)軌跡數(shù)據(jù)二、與空間信息和位置相關(guān)的大數(shù)據(jù)空間媒體數(shù)據(jù)內(nèi)容：互聯(lián)網(wǎng)圖像視頻數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)在線電子商務(wù)數(shù)據(jù)、城市監(jiān)控?cái)z像頭數(shù)據(jù)特點(diǎn)：數(shù)據(jù)來源混雜、數(shù)據(jù)異構(gòu)性大、數(shù)據(jù)價(jià)值

密度低，實(shí)時(shí)性強(qiáng)二、與空間信息和位置相關(guān)的大數(shù)據(jù)空間媒體數(shù)據(jù)二、與空間信息和位置相關(guān)的大數(shù)據(jù)社會交流、個(gè)性化信息推送、駕駛安全、智能駕駛為個(gè)人生活服務(wù)城市規(guī)劃、疾病控制、智能交通、節(jié)能減排、環(huán)境保護(hù)、應(yīng)急響應(yīng)企業(yè)調(diào)度、門店選址、廣告推送、位置營銷為企業(yè)經(jīng)濟(jì)服務(wù)為城市運(yùn)行服務(wù)位置大數(shù)據(jù)的作用二、與空間信息和位置相關(guān)的大數(shù)據(jù)為城市運(yùn)行服務(wù)三、空間大數(shù)據(jù)的應(yīng)用1.空間大數(shù)據(jù)與智能交通Inrix是美國的一家交通數(shù)據(jù)處理公司，也是全球領(lǐng)先的道路交通信息和駕駛員服務(wù)供應(yīng)商。他們設(shè)計(jì)的APP是一款致力于為全球交通問題帶來智能數(shù)據(jù)和先進(jìn)的分析方法的交通智能化平臺。三、空間大數(shù)據(jù)的應(yīng)用1.空間大數(shù)據(jù)與智能交通Inri三、空間大數(shù)據(jù)的應(yīng)用利用大數(shù)據(jù)預(yù)判未來交通信息和路況是核心2012年英國倫敦奧運(yùn)會利用INRIX軟件和在線服務(wù)確保交通順暢;在美國有超過25個(gè)州的交通部門使用INRIX數(shù)據(jù)輔助交通管理。三、空間大數(shù)據(jù)的應(yīng)用利用大數(shù)據(jù)預(yù)判未來交通信息和路況是核心三、空間大數(shù)據(jù)的應(yīng)用

2015年2月11日，國內(nèi)智能交通行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)北京千方科技股份有限公司與INRIX簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議。千方科技在國內(nèi)智能交通行業(yè)具有深厚的理解和市場、技術(shù)積累，INRIX在歐美地區(qū)具有成熟的交通信息化解決方案和先進(jìn)理念。雙方將結(jié)合各自的優(yōu)勢，整合交通信息化及數(shù)據(jù)分析解決方案和產(chǎn)品，共同拓展智能交通行業(yè)市場，雙方將在交通大數(shù)據(jù)分析、增值挖掘、交通仿真等技術(shù)方向深度交流，提升雙方專業(yè)化及技術(shù)能力。

不過，由于涉及國內(nèi)職能部門的數(shù)據(jù)保護(hù)問題，國內(nèi)手機(jī)用戶還未能夠體驗(yàn)這款A(yù)pp。三、空間大數(shù)據(jù)的應(yīng)用2015年2月11日，國內(nèi)智能交通三、空間大數(shù)據(jù)的應(yīng)用2.空間大數(shù)據(jù)與社會生活2014年春節(jié)期間，百度地圖定位可視化大數(shù)據(jù)播報(bào)的國內(nèi)春節(jié)人口遷徙情況。2015年最近一周南京夫子廟景區(qū)熱力圖三、空間大數(shù)據(jù)的應(yīng)用2.空間大數(shù)據(jù)與社會生活2014年春三、空間大數(shù)據(jù)的應(yīng)用3.空間大數(shù)據(jù)與應(yīng)急管理2013年4月15日，波士頓馬拉松爆炸案事發(fā)幾小時(shí)內(nèi)，數(shù)以千計(jì)的在場群眾將事發(fā)現(xiàn)場拍攝的照片和視頻放到了公共網(wǎng)絡(luò)平臺上，這些照片和視頻圖像來自各種相機(jī)，手機(jī)和平板電腦。不到一天時(shí)間，嫌犯被確認(rèn)并在紐約被抓獲這是一種典型的利用空間社會媒體的位置大數(shù)據(jù)與反犯罪機(jī)構(gòu)的專業(yè)能力結(jié)合，建立的城市安全與應(yīng)急新體制三、空間大數(shù)據(jù)的應(yīng)用3.空間大數(shù)據(jù)與應(yīng)急管理

位置大數(shù)據(jù)研究涉及到數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、計(jì)算和存儲以及可視化等一套完整的方法體系

數(shù)據(jù)采集泛在測繪數(shù)據(jù)分析重?cái)?shù)據(jù)輕算法數(shù)據(jù)存儲NOSQL數(shù)據(jù)表達(dá)可視化四、空間大數(shù)據(jù)的存儲

位置大數(shù)據(jù)研究涉及到數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、計(jì)算和存儲以及可四、空間大數(shù)據(jù)的存儲海量數(shù)據(jù)的高效存儲支持豐富的數(shù)據(jù)類型處理速度快數(shù)據(jù)庫應(yīng)當(dāng)易于擴(kuò)展大數(shù)據(jù)下對于數(shù)據(jù)庫的需求四、空間大數(shù)據(jù)的存儲海量數(shù)據(jù)的高效存儲支持豐富的數(shù)據(jù)類型處理四、空間大數(shù)據(jù)的存儲CAPNOSQLBASE不保證遵循ACID原則分布式的非關(guān)系型的四、空間大數(shù)據(jù)的存儲CAPNOSQLBASE不保證遵循分布式四、位置大數(shù)據(jù)的存儲必須保證兩者權(quán)衡一致性可用性分區(qū)容錯(cuò)性BASE四、位置大數(shù)據(jù)的存儲必須保證兩者權(quán)衡一致性可用性分區(qū)容四、空間大數(shù)據(jù)的存儲靈活高可用性高性能易擴(kuò)展NoSQL數(shù)據(jù)庫的特點(diǎn)四、空間大數(shù)據(jù)的存儲靈活高可用性高性能易擴(kuò)展NoSQL數(shù)據(jù)庫四、空間大數(shù)據(jù)的存儲Key-value型文檔型圖形數(shù)據(jù)庫列式存儲四、空間大數(shù)據(jù)的存儲Key-value型文檔型圖形數(shù)據(jù)庫列式四、空間大數(shù)據(jù)的存儲定義一個(gè)大的有序結(jié)構(gòu)數(shù)組HashValue[m]，用來存放各信息查詢哈希表哈希函數(shù)當(dāng)查詢的時(shí)候再使用哈希函數(shù)得到這個(gè)下標(biāo)值編寫一個(gè)哈希函數(shù)將關(guān)鍵值的名字轉(zhuǎn)換為HashValue[m]中的某個(gè)下標(biāo)值xKey-value型四、空間大數(shù)據(jù)的存儲定義一個(gè)大的有序結(jié)查詢哈希表哈希函數(shù)四、空間大數(shù)據(jù)的存儲文檔集合數(shù)據(jù)庫集合就是一組文檔。集合是無模式的。多個(gè)文檔組成集合多個(gè)集合數(shù)據(jù)庫。它包含多個(gè)鍵/值對文檔中的鍵/值對是有序的文檔型數(shù)據(jù)庫四、空間大數(shù)據(jù)的存儲文檔集合數(shù)據(jù)庫集合就是一組文檔。多個(gè)文檔四、空間大數(shù)據(jù)的存儲四、空間大數(shù)據(jù)的存儲四、空間大數(shù)據(jù)的存儲四、空間大數(shù)據(jù)的存儲四、空間大數(shù)據(jù)的存儲分類Examples舉例典型應(yīng)用場景數(shù)據(jù)模型優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)鍵值（key-value）TokyoCabinet/Tyrant,Redis,Voldemort,OracleBDB內(nèi)容緩存，主要用于處理大量數(shù)據(jù)的高訪問負(fù)載，也用于一些日志系統(tǒng)等等。Key指向Value的鍵值對，通常用hashtable來實(shí)現(xiàn)查找速度快數(shù)據(jù)無結(jié)構(gòu)化，通常只被當(dāng)作字符串或者二進(jìn)制數(shù)據(jù)列存儲數(shù)據(jù)庫Cassandra,HBase,Riak分布式的文件系統(tǒng)以列簇式存儲，將同一列數(shù)據(jù)存在一起查找速度快，可擴(kuò)展性強(qiáng)，更容易進(jìn)行分布式擴(kuò)展功能相對局限文檔型數(shù)據(jù)庫CouchDB,MongoDbWeb應(yīng)用（與Key-Value類似，Value是結(jié)構(gòu)化的，不同的是數(shù)據(jù)庫能夠了解Value的內(nèi)容）Key-Value對應(yīng)的鍵值對，Value為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)要求不嚴(yán)格，表結(jié)構(gòu)可變，不需要像關(guān)系型數(shù)據(jù)庫一樣需要預(yù)先定義表結(jié)構(gòu)查詢性能不高，而且缺乏統(tǒng)一的查詢語法。圖形(Graph)數(shù)據(jù)庫Neo4J,InfoGrid,InfiniteGraph社交網(wǎng)絡(luò)，推薦系統(tǒng)等。專注于構(gòu)建關(guān)系圖譜圖結(jié)構(gòu)利用圖結(jié)構(gòu)相關(guān)算法。比如最短路徑尋址，N度關(guān)系查找等很多時(shí)候需要對整個(gè)圖做計(jì)算才能得出需要的信息，而且這種結(jié)構(gòu)不太好做分布式的集群方案。四、空間大數(shù)據(jù)的存儲分類Examples舉例典型應(yīng)用場景數(shù)據(jù)四、空間大數(shù)據(jù)的存儲四、空間大數(shù)據(jù)的存儲四、空間大數(shù)據(jù)的存儲這便是一個(gè)document，使用JSON格式，一目了然。其中的"geom"即為Geometry類型的數(shù)據(jù)，即地理空間數(shù)據(jù)，也是采用JSON格式存儲，這樣后續(xù)的空間索引與空間查詢將十分方便。四、空間大數(shù)據(jù)的存儲這便是一個(gè)document，使用JSON四、空間大數(shù)據(jù)的存儲>db.xqpoint.find({"geom.coordinates":[122.53233,52.968872]})精確查詢鄰域查詢>db.xqpoint.find({"geom.coordinates":{$near:[122,52]}})

>db.xqpoint.find({"geom.coordinates":{$near:[122,52]}}).limit(5)>db.xqpoint.find({"geom.coordinates":{$near:[122,52],$maxDistance:5}}).limit(5)四、空間大數(shù)據(jù)的存儲>db.xqpoint.find({"g四、空間大數(shù)據(jù)的存儲范圍查詢>box=[[80,40],[100,50]]

>db.xqpoint.find({"geom.coordinates":{$within:{$box:box}}})>center=[80,44]

>radius=5

>db.xqpoint.find({"geom.coordinates":{$within:{$center:[center,radius]}}})>polygon1=[[75,35],[80,35],[80,45],[60,40]]

>db.xqpoint.find({"geom.coordinates":{$within:{$polygon:polygon1}}})

四、空間大數(shù)據(jù)的存儲范圍查詢>box=[[80,40]五、總結(jié)大數(shù)據(jù)研究帶來的挑戰(zhàn)多源數(shù)據(jù)的分析和挖掘空間大數(shù)據(jù)的位置安全結(jié)合地理計(jì)算的可視分析可擴(kuò)展的動態(tài)海量數(shù)據(jù)管理新的數(shù)據(jù)共享機(jī)制需要建立五、總結(jié)大數(shù)據(jù)研究帶來的挑戰(zhàn)多源數(shù)據(jù)的空間大數(shù)據(jù)結(jié)合地理計(jì)算感謝你的聆聽感謝你的聆聽空間大數(shù)據(jù)空間大數(shù)據(jù)目錄一、大數(shù)據(jù)的涵義與研究意義二、與空間信息和位置相關(guān)的大數(shù)據(jù)三、空間大數(shù)據(jù)的應(yīng)用四、空間大數(shù)據(jù)的存儲五、總結(jié)目錄一、大數(shù)據(jù)的涵義與研究意義一、大數(shù)據(jù)的涵義與研究意義大數(shù)據(jù)：大型復(fù)雜數(shù)據(jù)集的聚合，這些數(shù)據(jù)集的規(guī)模和復(fù)雜程度常超出目前數(shù)據(jù)庫管理軟件和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理技術(shù)在可接受時(shí)間下的獲取、管理、檢索、分析、挖掘和可視化能力。一、大數(shù)據(jù)的涵義與研究意義大數(shù)據(jù)：大型復(fù)雜數(shù)據(jù)集的聚合，這些一、大數(shù)據(jù)的涵義與研究意義大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)：１）Volume（體量大）：大量TB級以上已有的數(shù)據(jù)等待處理；２）Velocity（速度快）：需要響應(yīng)以s甚至ms計(jì)的流數(shù)據(jù)不斷產(chǎn)生；３）Variety（模態(tài)多樣）：數(shù)據(jù)來源和類型繁多文本、圖片、視頻等結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并存；４）Veracity（真?zhèn)坞y辨）：由于數(shù)據(jù)的噪音、缺失、不一致性、歧義等引起的數(shù)據(jù)不確定性；５）Value（價(jià)值）：大數(shù)據(jù)使得人們以前所未有的維度量化和理解世界，蘊(yùn)含了巨大的價(jià)值，大數(shù)據(jù)的終極目標(biāo)在于從數(shù)據(jù)中挖掘價(jià)值。大數(shù)據(jù)的核心：預(yù)測一、大數(shù)據(jù)的涵義與研究意義大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)：１）Volume（體一、大數(shù)據(jù)的涵義與研究意義研究大數(shù)據(jù)的意義：科學(xué)進(jìn)步圖靈獎(jiǎng)獲得者吉姆?格雷提出：大數(shù)據(jù)是科學(xué)研究的第四范式，是從計(jì)算密集型科研發(fā)展到以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)密集型科研方法?？茖W(xué)實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ蜌w納模擬仿真數(shù)據(jù)密集型科學(xué)研究方法的發(fā)展

真正的革命并不發(fā)生在分析數(shù)據(jù)的機(jī)器，而在于數(shù)據(jù)本身和我們?nèi)绾芜\(yùn)用數(shù)據(jù)。一、大數(shù)據(jù)的涵義與研究意義研究大數(shù)據(jù)的意義：科學(xué)進(jìn)步圖靈獎(jiǎng)獲一、大數(shù)據(jù)的涵義與研究意義研究大數(shù)據(jù)的意義：社會變革2009至今美國政府全面開放了40萬聯(lián)邦政府原始數(shù)據(jù)集。大數(shù)據(jù)已成為美國國家創(chuàng)新戰(zhàn)略、國家安全戰(zhàn)略、國家IT產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略以及國家信息網(wǎng)絡(luò)戰(zhàn)略的交叉領(lǐng)域、核心領(lǐng)域。21世紀(jì)數(shù)據(jù)的價(jià)值有可能等同于20世紀(jì)的石油，大數(shù)據(jù)研究使得人們降低了對因果關(guān)系的渴求，而關(guān)注相關(guān)關(guān)系。只需要知道是什么，而不需知道為什么。這將使得理解現(xiàn)實(shí)和做決定的基礎(chǔ)也將受到根本性挑戰(zhàn)。社會價(jià)值一、大數(shù)據(jù)的涵義與研究意義研究大數(shù)據(jù)的意義：社會變革2009一、大數(shù)據(jù)的涵義與研究意義研究大數(shù)據(jù)的意義：經(jīng)濟(jì)增長新的職業(yè)新的企業(yè)新的應(yīng)用新的產(chǎn)值一、大數(shù)據(jù)的涵義與研究意義研究大數(shù)據(jù)的意義：經(jīng)濟(jì)增長新的職業(yè)二、與空間信息和位置相關(guān)的大數(shù)據(jù)指直接或間接關(guān)聯(lián)著相對于地球的某個(gè)地點(diǎn)的數(shù)據(jù)，包括自然地理數(shù)據(jù)和社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)。空間媒體數(shù)據(jù)地理數(shù)據(jù)

軌跡數(shù)據(jù)包含位置的數(shù)字化的文字、圖形、圖像、視頻影像等媒體數(shù)據(jù)，主要來源于移動社交網(wǎng)絡(luò)、微博等新型互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用指通過GNSS等測量手段以及網(wǎng)絡(luò)簽到等方法獲得的用戶活動數(shù)據(jù)，可以被用來反映用戶的位置和用戶的社會偏好。位置大數(shù)據(jù)的分類二、與空間信息和位置相關(guān)的大數(shù)據(jù)空間媒體數(shù)據(jù)地理數(shù)據(jù)軌跡二、與空間信息和位置相關(guān)的大數(shù)據(jù)地理數(shù)據(jù)內(nèi)容：土地覆蓋類型數(shù)據(jù)、地貌數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)、水文數(shù)據(jù)、植被數(shù)據(jù)、居民地?cái)?shù)據(jù)、河流數(shù)據(jù)、行政境界及社會經(jīng)濟(jì)方面的數(shù)據(jù)等。特點(diǎn)：數(shù)據(jù)體量大、較為規(guī)則化、變化較慢。二、與空間信息和位置相關(guān)的大數(shù)據(jù)地理數(shù)據(jù)二、與空間信息和位置相關(guān)的大數(shù)據(jù)軌跡數(shù)據(jù)內(nèi)容：個(gè)人軌跡數(shù)據(jù)、群體軌跡數(shù)據(jù)、車輛軌跡數(shù)據(jù)等特點(diǎn)：數(shù)據(jù)體量大、信息碎片化、準(zhǔn)確性較低、半結(jié)構(gòu)化出租車軌跡數(shù)據(jù)示例二、與空間信息和位置相關(guān)的大數(shù)據(jù)軌跡數(shù)據(jù)二、與空間信息和位置相關(guān)的大數(shù)據(jù)空間媒體數(shù)據(jù)內(nèi)容：互聯(lián)網(wǎng)圖像視頻數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)在線電子商務(wù)數(shù)據(jù)、城市監(jiān)控?cái)z像頭數(shù)據(jù)特點(diǎn)：數(shù)據(jù)來源混雜、數(shù)據(jù)異構(gòu)性大、數(shù)據(jù)價(jià)值

密度低，實(shí)時(shí)性強(qiáng)二、與空間信息和位置相關(guān)的大數(shù)據(jù)空間媒體數(shù)據(jù)二、與空間信息和位置相關(guān)的大數(shù)據(jù)社會交流、個(gè)性化信息推送、駕駛安全、智能駕駛為個(gè)人生活服務(wù)城市規(guī)劃、疾病控制、智能交通、節(jié)能減排、環(huán)境保護(hù)、應(yīng)急響應(yīng)企業(yè)調(diào)度、門店選址、廣告推送、位置營銷為企業(yè)經(jīng)濟(jì)服務(wù)為城市運(yùn)行服務(wù)位置大數(shù)據(jù)的作用二、與空間信息和位置相關(guān)的大數(shù)據(jù)為城市運(yùn)行服務(wù)三、空間大數(shù)據(jù)的應(yīng)用1.空間大數(shù)據(jù)與智能交通Inrix是美國的一家交通數(shù)據(jù)處理公司，也是全球領(lǐng)先的道路交通信息和駕駛員服務(wù)供應(yīng)商。他們設(shè)計(jì)的APP是一款致力于為全球交通問題帶來智能數(shù)據(jù)和先進(jìn)的分析方法的交通智能化平臺。三、空間大數(shù)據(jù)的應(yīng)用1.空間大數(shù)據(jù)與智能交通Inri三、空間大數(shù)據(jù)的應(yīng)用利用大數(shù)據(jù)預(yù)判未來交通信息和路況是核心2012年英國倫敦奧運(yùn)會利用INRIX軟件和在線服務(wù)確保交通順暢;在美國有超過25個(gè)州的交通部門使用INRIX數(shù)據(jù)輔助交通管理。三、空間大數(shù)據(jù)的應(yīng)用利用大數(shù)據(jù)預(yù)判未來交通信息和路況是核心三、空間大數(shù)據(jù)的應(yīng)用

2015年2月11日，國內(nèi)智能交通行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)北京千方科技股份有限公司與INRIX簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議。千方科技在國內(nèi)智能交通行業(yè)具有深厚的理解和市場、技術(shù)積累，INRIX在歐美地區(qū)具有成熟的交通信息化解決方案和先進(jìn)理念。雙方將結(jié)合各自的優(yōu)勢，整合交通信息化及數(shù)據(jù)分析解決方案和產(chǎn)品，共同拓展智能交通行業(yè)市場，雙方將在交通大數(shù)據(jù)分析、增值挖掘、交通仿真等技術(shù)方向深度交流，提升雙方專業(yè)化及技術(shù)能力。

不過，由于涉及國內(nèi)職能部門的數(shù)據(jù)保護(hù)問題，國內(nèi)手機(jī)用戶還未能夠體驗(yàn)這款A(yù)pp。三、空間大數(shù)據(jù)的應(yīng)用2015年2月11日，國內(nèi)智能交通三、空間大數(shù)據(jù)的應(yīng)用2.空間大數(shù)據(jù)與社會生活2014年春節(jié)期間，百度地圖定位可視化大數(shù)據(jù)播報(bào)的國內(nèi)春節(jié)人口遷徙情況。2015年最近一周南京夫子廟景區(qū)熱力圖三、空間大數(shù)據(jù)的應(yīng)用2.空間大數(shù)據(jù)與社會生活2014年春三、空間大數(shù)據(jù)的應(yīng)用3.空間大數(shù)據(jù)與應(yīng)急管理2013年4月15日，波士頓馬拉松爆炸案事發(fā)幾小時(shí)內(nèi)，數(shù)以千計(jì)的在場群眾將事發(fā)現(xiàn)場拍攝的照片和視頻放到了公共網(wǎng)絡(luò)平臺上，這些照片和視頻圖像來自各種相機(jī)，手機(jī)和平板電腦。不到一天時(shí)間，嫌犯被確認(rèn)并在紐約被抓獲這是一種典型的利用空間社會媒體的位置大數(shù)據(jù)與反犯罪機(jī)構(gòu)的專業(yè)能力結(jié)合，建立的城市安全與應(yīng)急新體制三、空間大數(shù)據(jù)的應(yīng)用3.空間大數(shù)據(jù)與應(yīng)急管理

位置大數(shù)據(jù)研究涉及到數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、計(jì)算和存儲以及可視化等一套完整的方法體系

數(shù)據(jù)采集泛在測繪數(shù)據(jù)分析重?cái)?shù)據(jù)輕算法數(shù)據(jù)存儲NOSQL數(shù)據(jù)表達(dá)可視化四、空間大數(shù)據(jù)的存儲

位置大數(shù)據(jù)研究涉及到數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、計(jì)算和存儲以及可四、空間大數(shù)據(jù)的存儲海量數(shù)據(jù)的高效存儲支持豐富的數(shù)據(jù)類型處理速度快數(shù)據(jù)庫應(yīng)當(dāng)易于擴(kuò)展大數(shù)據(jù)下對于數(shù)據(jù)庫的需求四、空間大數(shù)據(jù)的存儲海量數(shù)據(jù)的高效存儲支持豐富的數(shù)據(jù)類型處理四、空間大數(shù)據(jù)的存儲CAPNOSQLBASE不保證遵循ACID原則分布式的非關(guān)系型的四、空間大數(shù)據(jù)的存儲CAPNOSQLBASE不保證遵循分布式四、位置大數(shù)據(jù)的存儲必須保證兩者權(quán)衡一致性可用性分區(qū)容錯(cuò)性BASE四、位置大數(shù)據(jù)的存儲必須保證兩者權(quán)衡一致性可用性分區(qū)容四、空間大數(shù)據(jù)的存儲靈活高可用性高性能易擴(kuò)展NoSQL數(shù)據(jù)庫的特點(diǎn)四、空間大數(shù)據(jù)的存儲靈活高可用性高性能易擴(kuò)展NoSQL數(shù)據(jù)庫四、空間大數(shù)據(jù)的存儲Key-value型文檔型圖形數(shù)據(jù)庫列式存儲四、空間大數(shù)據(jù)的存儲Key-value型文檔型圖形數(shù)據(jù)庫列式四、空間大數(shù)據(jù)的存儲定義一個(gè)大的有序結(jié)構(gòu)數(shù)組HashValue[m]，用來存放各信息查詢哈希表哈希函數(shù)當(dāng)查詢的時(shí)候再使用哈希函數(shù)得到這個(gè)下標(biāo)值編寫一個(gè)哈希函數(shù)將關(guān)鍵值的名字轉(zhuǎn)換為HashValue[m]中的某個(gè)下標(biāo)值xKey-value型四、空間大數(shù)據(jù)的存儲定義一個(gè)大的有序結(jié)查詢哈希表哈希函數(shù)四、空間大數(shù)據(jù)的存儲文檔集合數(shù)據(jù)庫集合就是一組文檔。集合是無模式的。多個(gè)文檔組成集合多個(gè)集合數(shù)據(jù)庫。它包含多個(gè)鍵/值對文檔中的鍵/值對是有序的文檔型數(shù)據(jù)庫四、空間大數(shù)據(jù)的存儲文檔集合數(shù)據(jù)庫集合就是一組文檔。多個(gè)文檔四、空間大數(shù)據(jù)的存儲四、空間大數(shù)據(jù)的存儲四、空間大數(shù)據(jù)的存儲四、空間大數(shù)據(jù)的存儲四、空間大數(shù)據(jù)的存儲分類Examples舉例典型應(yīng)用場景數(shù)據(jù)模型優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)鍵值（key-value）TokyoCabinet/Tyrant,Redis,Voldemort,OracleBDB內(nèi)容緩存，主要用于處理大量數(shù)據(jù)的高訪問負(fù)載，也用于一些日志系統(tǒng)等等。Key指向Value的鍵值對，通常用hashtable來實(shí)現(xiàn)查找速度快數(shù)據(jù)無結(jié)構(gòu)化，通常只被當(dāng)作字符串或者二進(jìn)制數(shù)據(jù)列存儲數(shù)據(jù)庫Cassandra,HBase,Riak分布式的文件系統(tǒng)以列簇式存儲，將同一列數(shù)據(jù)存在一起查找速度快，可擴(kuò)展性強(qiáng)，更容易進(jìn)行分布式擴(kuò)展功能相對局限文檔型數(shù)據(jù)庫CouchDB,MongoDbWeb應(yīng)用（與Key-Value類似，Value是結(jié)構(gòu)化的，不同的是數(shù)據(jù)庫能夠了解Value的內(nèi)容）Key-Value對應(yīng)的鍵值對，Value為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)要求不嚴(yán)格，表結(jié)構(gòu)可變，不需要像關(guān)系型數(shù)據(jù)庫一樣需要預(yù)先定義表結(jié)構(gòu)查詢性能不高，而且缺乏統(tǒng)一的查詢語法。圖形(Graph)數(shù)據(jù)庫Neo4J,InfoGrid,InfiniteGraph社交網(wǎng)絡(luò)，推薦系統(tǒng)等。專注于構(gòu)建關(guān)系圖譜圖結(jié)構(gòu)利用圖結(jié)構(gòu)相關(guān)算法。比如最短