SuperMap GIS 10i大数据GIS 技术白皮书

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我是靠谱客的博主谦让飞鸟，最近开发中收集的这篇文章主要介绍SuperMap GIS 10i大数据GIS 技术白皮书，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

随着大数据时代的到来，超图软件贯穿空间大数据全过程各个环节实现技术创新，将大数据存储管理、大数据空间分析和大数据流处理与可视化等技术与SuperMap GIS技术深度融合，全面扩展对大数据的支持能力，形成了全新的空间大数据GIS技术体系。
本书详细介绍了SuperMap GIS 10i大数据GIS技术的技术体系、软件架构、技术方案等，有助于您全面了解SuperMap GIS 10i大数据GIS技术。章节目录如下：
目录
第1章概述
1.1. 大数据时代来临
1.2. 大数据产业
1.3. 大数据时代GIS面临的机遇与挑战
第2章空间大数据技术
2.1. 空间大数据内涵
2.2. 空间大数据支撑技术
2.2.1. 跨平台GIS技术
2.2.2. 云原生GIS技术
2.3. 空间大数据核心技术
2.3.1. 空间大数据存储
2.3.1.1.面临问题
2.3.1.2.存储类型
2.3.2. 空间大数据计算
2.3.2.1.数据计算模式演变
2.3.2.2.MapReduce与Spark的对比
2.3.3. 流数据处理
2.3.4. 空间大数据可视化
第3章 SuperMap大数据GIS技术
3.1. SuperMap大数据GIS技术体系
3.1.1. 大数据支撑技术
3.1.1.1.跨平台GIS技术
3.1.1.2.云原生GIS技术
3.1.2. SuperMap大数据技术
3.1.2.1.SuperMap大数据接入
3.1.2.2.SuperMap大数据存储
3.1.2.3.SuperMap大数据分析
3.1.2.4.SuperMap流数据处理
3.1.2.5.SuperMap与Spark的融合
3.1.2.6.SuperMap大数据服务管理
3.1.2.7.SuperMap大数据可视化
3.1.2.8.SuperMap大数据运维管理
3.2. SuperMap大数据GIS基础软件架构
3.3. SuperMap大数据GIS技术特点
3.3.1. 全平台支持大数据能力
3.3.2. 全流程体现大数据技术
3.3.3. 全方位降低使用门槛
3.3.4. 全天候保证快速高效
3.3.5. 全自动实现随需所用
3.3.6. 全体系实现多端接入
3.3.7. 全方面提供分析算子
3.3.8. 全产品适用不同场景
第4章 SuperMap空间大数据技术方案
4.1. 应用场景
4.2. 产品选型
4.3. 技术体系
4.3.1. 空间大数据存储管理
4.3.1.1. 空间大数据
4.3.1.2. 空间大数据治理
4.3.1.3. 空间大数据引擎
4.3.2. 空间大数据分析计算
4.3.3. 空间大数据可视化
4.4. 技术方案
4.5. 部署架构方案
4.5.1. 单机试验环境
4.5.2. 集群生产环境
4.5.3. 云原生大数据生产环境
4.6. 典型案例
4.6.1. 航空业
4.6.2. 公安行业
4.6.3. 智慧城市行业
4.6.4. 交通行业
4.6.5. 规划行业
4.6.6. 地理信息行业
第5章 SuperMap物联网技术方案
5.1. 物联网
5.1.1. 概述
5.1.2. 物联网技术架构
5.1.3. 物联网与GIS的融合
5.2. 应用场景
5.3. 产品选型
5.4. 技术体系
5.4.1. 流数据接入
5.4.2. 流数据分析处理
5.4.3. 流数据存储
5.4.4. 流数据输出
5.4.5. 流数据可视化
5.4.6. 存档(历史)大数据挖掘
5.5. 技术方案
5.6. 部署架构方案
5.6.1. 单机试验环境
5.6.2. 集群生产环境
5.7. 典型案例
5.7.1. 船舶行业
5.7.2. 公安行业
5.7.3. 民航行业
5.7.4. 环保气象行业
第6章 SuperMap矢量经典空间数据技术方案
6.1. 应用场景
6.2. 产品选型
6.3. 技术体系
6.3.1. 海量空间数据分布式存储
6.3.2. 分布式空间处理和空间分析
6.3.2.1. 数据处理
6.3.2.2. 邻近分析
6.3.2.3. 空间叠加
6.3.2.4. 位置查找
6.3.3. 分布式矢量数据可视化
6.4. 技术方案
6.5. 部署架构方案
6.5.1. 单机试验环境
6.5.2. 集群生产环境
6.5.3. 云原生大数据生产环境
6.6. 典型案例
6.6.1. 某省测绘局大数据资源中心建设
6.6.2. 原国土大数据资源中心建设
6.6.3. 不动产登记大数据资源中心建设
6.6.4. 农业地理大数据平台建设
第7章 SuperMap栅格经典空间数据技术方案
7.1．应用场景
7.2．产品选型
7.3．技术体系
7.3.1．栅格大数据存储
7.3.1.1. 基于“分布式数据库”存储方式
7.3.1.2. 基于“文件+数据库”混合存储方式
7.3.2．栅格大数据分布式计算
7.3.2.1. 数据处理
7.3.2.2. 代数运算
7.3.2.3. 栅格统计
7.3.2.4. 地形分析
7.3.2.5. 影像分析
7.3.2.6. 空间插值
7.3.2.7.定制栅格函数处理链
7.3.3.分布式栅格数据可视化
7.4．技术方案
7.5. 部署架构方案
7.5.1.单机试验环境
7.5.2.集群生产环境
7.5.3.云原生大数据生产环境
第8章 SuperMap基于云架构的GIS大数据建设方案
8.1.总体架构
8.1.1. 基础设施层
8.1.2. 数据资源层
8.1.3. 平台服务层
8.1.4. 行业应用层