使用ArcGIS hadoop处理大数据共52页文档

了解使用Hadoop进行大数据处理在所谓的数据时代，数据显得尤为重要，数据量的增加以及数据类型的多样性，都对数据处理提出了更高的要求。

这就需要一种能够高效处理大数据的工具。

Hadoop就是这样一种工具，它可以提供可扩展的分布式存储和处理方式，实现了大规模数据集的并行计算。

一、Hadoop的发展历程在互联网的早期，Google发明了Google File System（GFS）和MapReduce，以处理自己的大量数据。

2012年，在Apache基金会的支持下，Doug Cutting和Mike Cafarella开发了Hadoop，开源了GFS和MapReduce系统。

现在，Hadoop已成为大数据领域最流行的框架之一。

二、Hadoop的特点和优势1.可扩展性Hadoop在分布式系统的领域里表现尤为突出，可以从单台服务器扩展到数千台服务器，能够轻松处理PB级别的数据。

同时，它可以很容易地添加更多的计算机节点，以支持更大量级的数据存储和处理。

2.容错性Hadoop通过数据复制来保持可靠性，通常将数据复制三次，以便容忍网络中的单个节点故障（常常是机器硬盘不可用）。

如果有一台计算机掉电了，不必担心数据丢失，因为还有其他复制了的备份可供使用。

3.高效性Hadoop可以并行处理大量数据，提供高效的处理能力，也使得程序并行计算十分简单。

三、Hadoop的应用场景1.日志处理当企业的日志数量很大时，Hadoop可以将其集中和分析，而不需要主机专用的日志处理程序。

Hadoop支持多种文件格式，如文本、JSON等格式。

2.数据挖掘数据挖掘是绝大多数企业分析大数据的理由之一。

将数据集放入Hadoop集群中处理，可以进行更广泛的插值分析、特征提取等，以挖掘更多的信息。

3.搜索引擎当搜索引擎需要处理此类信息时，Labs使用Hadoop。

四、Hadoop的局限性1.编程复杂性Hadoop的编程需要熟悉Java或其他一些编程语言。

Hadoop大数据处理入门指南第一章：大数据概述1.1 什么是大数据大数据指的是数据量庞大、种类多样、处理速度快的数据集合。

随着互联网的普及和信息化的发展，大数据愈发普遍，这些数据包括来自社交媒体、传感器、日志文件等多个来源。

1.2 大数据的挑战大数据的处理面临着四个主要挑战，即数据量庞大、数据多样性、数据处理速度和数据价值挖掘。

第二章：Hadoop概述2.1 Hadoop的定义Hadoop是一个开源的分布式计算框架，能够处理大规模数据集，提供了可靠性、可扩展性和分布式计算的特性。

2.2 Hadoop的架构Hadoop的架构由HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算框架）组成。

HDFS用于存储和管理大数据集，MapReduce用于处理和分析这些数据。

第三章：Hadoop生态系统3.1 Hadoop生态系统简介Hadoop生态系统由多个组件组成，包括Hive、HBase、Pig、Spark等工具和技术，用于进一步扩展Hadoop的功能和应用范围。

3.2 HiveHive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以用SQL语言查询和分析大数据集。

它提供了类似于关系数据库的功能，简化了大数据处理的复杂性。

3.3 HBaseHBase是一个分布式、可扩展且高性能的数据库，用于存储和查询海量结构化数据。

它具有快速随机读写功能，适用于需要实时访问大数据集的应用。

3.4 PigPig是一个用于大数据分析的平台，它提供了一种类似于脚本的语言Pig Latin来处理结构化和半结构化数据。

3.5 SparkSpark是一个快速、通用的集群计算系统，用于大规模数据处理。

它支持多种编程语言，并提供了高级API，以便于进行复杂数据分析和机器学习算法。

第四章：Hadoop的安装与配置4.1 下载与安装在本节中，将介绍如何从官方网站下载Hadoop，并进行详细的安装说明。

4.2 配置Hadoop集群探讨如何配置Hadoop集群，包括修改配置文件，设置环境变量和网络连接等。

学习使用Hadoop进行大规模数据处理和分析第一章：Hadoop简介和基本概念Hadoop是一个开源的分布式计算系统框架，主要用于处理大规模数据的存储和分析。

它基于Google的MapReduce算法和Google文件系统(GFS)的思想，具有高可靠性、高扩展性和容错性。

Hadoop由Hadoop Common、Hadoop Distributed File System(HDFS)和Hadoop MapReduce组成。

Hadoop支持在廉价的硬件上运行，并通过分布式处理的方式提高了数据处理的效率。

第二章：Hadoop安装和配置在学习Hadoop之前，首先需要对Hadoop进行安装和配置。

安装Hadoop可以通过二进制包或源代码进行，具体步骤可以参考Hadoop官方文档。

安装完成后，需要对Hadoop进行一些基本的配置，包括设置Hadoop的路径、配置HDFS存储等。

第三章：Hadoop中的数据存储和文件系统Hadoop通过HDFS实现大规模数据的存储。

HDFS是一个分布式文件系统，它将文件切分成多个数据块，并将数据块复制到多个节点上，以提高数据的可靠性和访问性能。

学习Hadoop需了解HDFS的工作原理、数据块的存储和复制策略以及如何进行数据的读写操作。

第四章：Hadoop的集群架构Hadoop采用分布式的集群架构，通常由一个主节点(Namenode)和多个从节点(Datanode)组成。

Namenode负责管理和调度整个集群，而Datanode负责存储和处理数据。

学习Hadoop需要了解集群的架构和各个节点的角色，如何配置和管理集群，并进行集群扩展和容错的操作。

第五章：Hadoop的编程模型和计算模型Hadoop提供了MapReduce编程模型，用于实现大规模数据的处理和分析。

MapReduce是一种将任务分解为多个独立子任务、并行执行并将结果合并的模型。

学习Hadoop需要了解MapReduce 的工作原理、编写和运行MapReduce程序的步骤，以及如何优化MapReduce的性能。

hadoop大数据解决方案
《Hadoop大数据解决方案》
在当今信息化时代，数据的规模越来越大，对于企业来说，如何有效地处理和分析这些海量数据成为了一个挑战。

而Hadoop作为一种分布式计算框架，提供了一套解决大数据问题的有效方案。

Hadoop的核心是由HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce组成。

HDFS可以存储大量的数据，并且能够自动地进行数据备份和容错处理，保证数据的可靠性和可用性。

而MapReduce可以对存储在HDFS上的数据进行分布式计算，实现高效的数据处理和分析。

对于企业来说，Hadoop的使用可以帮助他们解决以下几个方面的问题：
1. 大数据存储和管理：Hadoop可以有效地存储和管理海量的数据，同时提供高可靠性和可扩展性，满足企业对于数据存储和管理的需求。

2. 数据处理和分析：Hadoop的MapReduce框架可以对存储在HDFS上的数据进行高效地分布式计算，实现对大数据的快速处理和分析，为企业的决策提供可靠的数据支持。

3. 实时数据处理：除了MapReduce以外，Hadoop生态系统中还有其他组件，如Spark、Storm等，可以实现实时数据处理
和分析，满足企业对于实时数据处理的需求。

总的来说，Hadoop作为一种大数据解决方案，可以帮助企业
存储、管理和处理海量的数据，为他们提供更好的数据支持和决策依据。

因此，对于需要处理大数据的企业来说，采用Hadoop是一个值得考虑的选择。

Hadoop大数据解决方案可以帮助企业应对大数据挑战，提高企业的数据处理能力和竞争力。

了解使用Hadoop进行大数据处理的基础知识第一章：大数据处理的背景和挑战随着互联网的快速发展和智能设备的普及，大数据已经成为了当代社会的核心资源。

然而，大数据的处理与分析带来了巨大的挑战，主要包括数据的规模庞大、数据的多样性以及数据的高速增长。

传统的数据处理技术已经无法满足这些挑战，因此需要新的处理框架来应对这些问题。

第二章：Hadoop框架的概述Hadoop是一种开源的、分布式的数据处理框架。

其核心由Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型组成。

HDFS是一个可靠性高、可扩展性强的分布式文件系统，用于存储大数据；而MapReduce则是一种并行计算模型，用于对大数据进行处理和分析。

第三章：Hadoop的基本原理和架构Hadoop的基本原理是将大数据分割成小数据块，并在多台服务器上进行分布式存储和计算。

Hadoop的架构包含一个主节点（NameNode）和多个从节点（DataNode）。

主节点负责管理数据的存储和计算任务的分配，而从节点则负责具体的数据存储和计算。

第四章：Hadoop生态系统Hadoop生态系统是指与Hadoop框架相互配合的一系列开源软件工具和平台。

其中包括HBase（分布式数据库）、Hive（数据仓库）、Pig（数据流处理）、Sqoop（数据导入导出工具）等。

这些工具和平台用于提供更多的功能和灵活性，以满足不同的数据处理需求。

第五章：Hadoop集群的搭建与配置搭建和配置Hadoop集群是使用Hadoop进行大数据处理的前提。

首先，需要选择合适的硬件设备和操作系统，并进行相应的网络和环境配置。

其次，需要安装Java环境和Hadoop软件，并进行相关的配置和参数调整。

最后，需要启动Hadoop集群，并监控和管理集群的运行状态。

第六章：Hadoop的数据存储与文件管理Hadoop通过HDFS实现数据的分布式存储和管理。

HDFS将数据切分成小的块，并通过复制技术实现数据的高可靠性和容错能力。

数据处理基本练习1、将当前的数据图层调整成为用户所需要得特定几个图层。

练习：将无棣的数据图层，进行整合归并，统一到POI兴趣点的组中。

不需要的可以删除，尽量保留已有的数据，可以使数据显得饱满。

具体步骤：作为兴趣点，不需要进行特别详细的分层，因此可以将相近的图层进行合并，比如购物服务、餐饮服务、生活服务、住宿服务等均位于道路两侧，因此可以归并到沿街商铺中。

操作方法：任意选择某一个图层，开始编辑，比如选择购物服务，将其他的几个图层数据全部复制到该图层即可。

右键打开餐饮服务、生活服务等图层的属性表，然后选择全部，将鼠标放到地图中选中的某兴趣点上面点击右键，选择复制，然后释放所有选择，粘贴，即完成了一个图层归并的操作。

最后，所有的图层都归并结束后，进行地图符号的设置和配置、颜色的选择等。

2、将用户部件普查后的数据DWG格式的数据，导入到ArcGIS中，并进行分层显示。

练习：现有无棣老城区CAD图形两幅，将其转换成shp格式，跟现有的地图进行配准，然后根据不同的refname确定部件属于哪种部件，分别将其在对应的图层中显示，并配置好符号。

具体步骤：1)利用arcToolbox中Conversion Tools中的To Shapefile功能项将现有的CAD图转换成shp格式的。

2)将转换后的shp数据加载到当前的mxd文档地图中。

3)进行矢量配准。

在工具栏的空白处右键，选择Spatial Adjustment工具条首先选择Set Adjust data，选择需要进行配准的图层，这里选择所有的CAD 转换后图层即可。

然后通过两幅图的对比，找到4个相应点，利用工具进行相应点纠正。

打开列表查看纠正的误差，均小于0.00001为佳，若某个误差较大，则需要进行调整。

最后选择Adjust进行纠正，即完成矢量配置工作。

4)利用ArcCatalog新建需要添加的部件图层，比如上水井盖图层，设置其坐标系与现有的兴趣点一致，图层属性字段设计好，填写完整。

如何使用Hadoop进行大数据分析随着时代的发展，数据量不断增加，如何高效地处理这些大数据成为了企业最为关注的问题之一。

而Hadoop作为一种开源的分布式计算平台，可以帮助企业高效地处理大数据。

本文将介绍如何使用Hadoop进行大数据分析。

一、Hadoop的基本原理Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式计算平台，它通过搭建多个互相协作的计算机节点来实现数据的处理和存储。

Hadoop的核心组件包括HDFS（分布式文件系统）和MapReduce （分布式计算框架）。

其中，HDFS可以将数据进行切分，并将切分后的数据分别存储在不同的节点上，保证大数据的高效处理和存储。

而MapReduce则是一种将数据分解成若干个小的任务并在不同的节点上进行并行处理的方法，通过将数据的处理分散在不同的计算机节点中，可以加速数据的处理速度。

二、Hadoop的安装与配置使用Hadoop进行大数据分析，首先需要安装和配置Hadoop，以便能够在本地环境下使用Hadoop进行大数据分析。

安装和配置Hadoop的具体步骤如下：1. 下载Hadoop二进制安装包，并将其解压缩。

2. 在hadoop-env.sh文件中，配置JAVA_HOME变量和HADOOP_HOME变量。

3. 在core-site.xml文件中，配置Hadoop的核心参数，如、hadoop.tmp.dir等。

4. 在hdfs-site.xml文件中，配置HDFS文件系统的相关参数。

5. 在mapred-site.xml文件中，配置MapReduce框架的相关参数。

6. 在masters和slaves文件中，分别指定Hadoop的主节点和从节点。

三、使用Hadoop进行数据处理在完成Hadoop的安装和配置后，就可以开始使用Hadoop进行大数据分析了。

使用Hadoop进行数据处理的具体步骤如下：1. 准备需要处理的大数据集，并将其存放在HDFS文件系统中。

如何使用地理信息系统进行数据处理地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种能够获取、存储、分析和展示地理数据的强大工具。

在当今信息化时代，GIS的应用范围越来越广泛，涵盖了自然资源管理、城市规划、环境保护、气候变化等方方面面。

下面我将介绍如何利用GIS进行数据处理，以期为读者提供一些有用的参考。

首先，使用GIS进行数据处理的第一步是收集地理数据。

地理数据可以来自多个渠道，比如卫星遥感图像、空间数据库、野外调查等。

在收集数据时，要注意数据的准确性和完整性。

通过选择合适的数据源以及合理的数据分辨率，可以最大限度地提高数据的质量。

接下来，我们需要使用GIS软件来处理这些地理数据。

GIS软件提供了一系列的功能，比如数据编辑、空间分析、数据可视化等。

在数据编辑方面，可以对数据进行清洗、转换、修正等操作，以确保数据的一致性和规范性。

在空间分析方面，可以通过空间查询、空间叠加、空间插值等功能，深入挖掘数据背后的规律和关联性。

在数据可视化方面，可以生成各种地图、图表、图像等，直观地展现地理数据的空间分布和特征。

在进行数据处理时，我们还需要注意数据的空间参考。

空间参考是指地理数据与地球表面的相对关系。

通过设定空间参考，可以实现不同地理数据之间的对比和交叉分析。

常用的空间参考系统有经纬度、UTM（通用横轴墨卡托投影）、高斯克吕格投影等。

选择适合的空间参考系统，可以更好地支持地理数据的比较和整合。

此外，GIS还能与其他工具和技术相结合，进一步提高数据处理的效率和精度。

与数据库管理系统（Database Management System，简称DBMS）相结合，可以实现对大数据集的高效存储和查询。

与遥感技术相结合，可以快速获取卫星图像并进行图像处理。

与全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System，简称GNSS）相结合，可以获取准确的位置信息，为地理数据提供更精确的地理坐标。

使用Hadoop进行大数据处理与分布式计算大数据时代的到来，给各行各业都带来了巨大的挑战和机遇。

大数据的处理需要大量的计算资源和存储资源，而传统的存储和计算方式已经无法满足这种需求。

因此，分布式计算成为了大数据处理的主流方式之一。

其中，Hadoop作为目前最著名的分布式计算框架之一，被广泛应用于大数据处理和分析领域。

一、Hadoop的架构Hadoop是一个由Apache基金会开发的开源软件框架，能够实现分布式处理大规模数据集。

Hadoop的核心组件包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型。

HDFS被设计成具有高度可扩展性和容错性的分布式文件系统，可以在大规模集群上存储海量的数据文件。

MapReduce是一个基于分布式存储的数据处理模型，能够高效地处理大规模数据。

在Hadoop中，MapReduce任务将数据分割成小的数据块，然后将任务分发给各个集群节点上的计算机进行处理，最后将结果合并并输出。

二、Hadoop的技术优势Hadoop具有以下几个技术优势：1.高可扩展性：Hadoop可以轻松地扩展存储和计算资源，以满足大规模数据处理的需求。

2.容错性：Hadoop可以自动检测和纠正计算节点的故障，保证了计算的正确性和稳定性。

3.低成本：Hadoop基于廉价的硬件构建，部署和运维成本低。

4.数据安全性：Hadoop可以在数据分发和计算过程中实现数据的安全保护。

三、Hadoop的应用场景1.搜索引擎：Hadoop可以帮助搜索引擎处理大量数据，提高搜索效率。

2.金融服务：Hadoop可以处理海量的金融数据，进行风险评估和交易分析。

3.广告技术：Hadoop可以对海量的广告数据进行分析，提供更加精准的广告投放服务。

4.电子商务：Hadoop可以处理大量的交易数据，提高电商平台的效率和用户体验。

5.医疗保健：Hadoop可以对医疗数据进行分析，提供更加精准的医疗方案。

四、Hadoop的未来发展方向1.人工智能和机器学习：Hadoop将与人工智能和机器学习领域更加紧密地结合，帮助企业训练和优化其机器学习模型。

Big Data:Using ArcGIS with Apache HadoopErik Hoel and Mike ParkOutline•Overview of Hadoop•Adding GIS capabilities to Hadoop •Integrating Hadoop with ArcGISWhat is Hadoop?•Hadoop is a scalable open source framework for the distributed processing of extremely large data sets on clusters of commodity hardware-Maintained by the Apache Software Foundation-Assumes that hardware failures are common•Hadoop is primarily used for:-Distributed storage-Distributed computationWhat is Hadoop?•Historically, development of Hadoop began in 2005 as an open source implementation of a MapReduce framework-Inspired by Google’s MapReduce framework, as published in a 2004 paper by Jeffrey Dean andSanjay Ghemawat (Google Lab)-Doug Cutting (Yahoo!) did the initial implementation•Hadoop consists of a distributed file system (HDFS), a scheduler and resource manager, and a MapReduce engine-MapReduce is a programming model for processing large data sets in parallel on a distributedcluster-Map() – a procedure that performs filtering and sorting-Reduce() – a procedure that performs a summary operationWhat is Hadoop?•A number of frameworks have been built extending Hadoop which are also part of Apache -Cassandra - a scalable multi-master database with no single points of failure-HBase - a scalable, distributed database that supports structured data storage for large tables-Hive - a data warehouse infrastructure that provides data summarization and ad hoc querying -Pig - a high-level data-flow language and execution framework for parallel computation-ZooKeeper - a high-performance coordination service for distributed applicationsred red blue red greengreen blue red greenred 1red 1blue 1red 1green 1green 1blue 1red 1green 1green 1green 1green 1red 1red 1red 1red 1green 3red 4 MapMapgreen blue blue bluegreen 1blue 1blue 1blue 1Mapblue 1blue 1blue 1blue 1blue 1blue 5ReducePartitionShuffleSortReduceMap1.Each line is split into words2.Each word is written to the map with the word as the keyand a value of ‘1’Partition/Sort/Shuffle1.The output of the mapper is sorted and grouped based onthe key2.Each key and its associated values are given to a reducer Reduce1.For each key (word) given, sum up the values (counts)2.Emit the word and its countHadoop ClustersTraditional Hadoop Clusters The Dredd ClusterAdding GIS capabilities to HadoopGeneral approach•Need to reduce large volumes of data into manageable datasets that can be processed in the ArcGIS Platform-Clipping-Filtering-GroupingONTARIO,34.0544,-117.6058RANCHO CUCAMONGA,34.1238,-117.5702 REDLANDS,34.0579,-117.1709 RIALTO,34.1136,-117.387RUNNING SPRINGS,34.2097,-117.1135ONTARIO POINT(34.0544,-117.6058) RANCHO CUCAMONGA POINT(34.1238,-117.5702) REDLANDS POINT(34.0579,-117.1709) RIALTO POINT(34.1136,-117.387)RUNNING SPRINGS POINT(34.2097,-117.1135)Tab Delimited… {{‘attr’:{‘name’=‘ONTARIO’},’geometry’:{‘x’:34.05,’y’:-117.60}}{{‘attr’:{‘name’=‘RANCHO…’},’geometry’:{‘x’:34.12,’y’:-117.57}} 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maintained on Githubhttps:///Esri/geometry-api-javaHive spatial functions•Apache Hive supports analysis of large datasets in HDFS using a SQL-like language (HiveQL) while also maintaining full support for MapReduce-Maintains additional metadata for data stored in Hadoop-Specifically, schema definition that maps the original data to rows and columns-Allows SQL-like interaction with data using the Hive Query Language (HQL)-Sample of Hive table create statement for simple CSV?•Hive User-Defined Functions (UDF) that wrap geometry API operators•Modeled on the ST_Geometry OGC compliant geometry typehttps:///Esri/spatial-framework-for-hadoopSpatial query using the Hive UDFs CREATE TABLE IF NOT EXISTS earthquakes ( earthquake_date STRING , latitude DOUBLE , longitude DOUBLE , magnitude DOUBLE )ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','SELECT , count(*) cnt FROM counties JOIN earthquakesWHERE ST_Contains (counties.boundaryshape, ST_Point (earthquakes.longitude, titude)) GROUP BY ORDER BY cnt desc;Construct a point from latitude and longitudeCheck if polygon contains point•Geoprocessing tools that allow ArcGIS to interact with large data stored in Hadoop-Copy to HDFS -Copy from HDFS Geoprocessing toolsHadoop ToolsCopy to HDFS Copy from HDFS Execute Workflow Features to JSON JSON to FeaturesJSON Copy from HDFSJSON to Features25 673 2 5 673 Count 3 Min 2 Max 6 Count 2Min 3 Max 7 2 5 6Count 3Min 2 Max 673 Count 2 Min 3 Max 7 2567 3Count 5 Min 2 Max 7with ArcGISIntegrating Hadoop with ArcGISMoving forward•Optimizing data storage-What’s wrong with the current data storage-Sorting and sharding•Spatial indexing•Data source•Geoprocessing-Native implementations of key spatial statistical functionsdredd0 dredd1 dredd2processed on dredd1processed on dredd0part-1.csvpart-3.csvpart-2.csvhdfs:///path/to/datasetdredd2dredd1dredd0Optimizing Data StorageOrdering and sharding•Raw data in Hadoop is not optimized for spatial queries and analysis•Techniques for optimized data storage1.Sort the data in linearized space2.Split the ordered data into equal density regions, known as shards•Shards ensure that the majority of features are co-located on the same machine as their neighbors-This reduces network utilization when doing neighborhood searchesdredd0 dredd1 dredd2 dredd3 dredd4Distribution of ordered spatial data across nodes in a clusterpart-1part-3part-2hdfs:///path/to/datasetdredd2dredd1dredd00 1 2 3 4ConclusionMiscellaneous clever and insightful statements•Overview of Hadoop•Adding GIS capabilities to Hadoop•Integrating Hadoop with ArcGISdredd0dredd1dredd2dredd3dredd4 1 2 3。