干货分享|强强出手，打造ArcGIS大数据分析最强心

       ArcGIS GeoAnalytics Server 和 ArcGIS Image Server是ArcGIS 10.5中为提高海量数据（矢量和影像数据）的处理能力而发布的新产品。

它们将开箱即用的矢量、栅格大数据工具与ArcGIS平台相结合，让大数据分析处理能力延伸到每一个角落。

那么这两个新的大数据产品又有什么神通呢？

I、多种数据源的接入能力

在新的大数据处理框架中使用者不仅可以通过ArcGIS Data Store中获取数据。还可以接入文件类型的以及大数据存储类型的数据。

对于GeoAnalytics Server上图中所示的大数据共享文件不仅包括文件类型的大数据，还包括HDFS、Hive以及云存储，通过生产共享文件清单的形式直接读取外部的大数据存储打通GeoAnalytics Server与流行的大数据计算框架直接的数据交互渠道。

对于栅格大数据工具，采用共享文件注册的方式既可以实现对现有栅格、影像或者GIS数据高效接入，同时基于ArcGIS推出的Web端分布式存储新格式—CRF,成果可在本地、云端分布式存储。

II、大大增加了ArcGIS的

数据分析能力

矢量\栅格大数据分析工具还可以与传统分析工具结合使用，形成一个完整的数据分析工作流，并将数据发布到ArcGIS平台中进行多种可视化效果的展示。

III、丰富的大数据工具

Geoanalytics Server提供11种常用的分布式计算分析工具，Image Server提供了十多个栅格大数据处理工具，通过Portal用户可以直接使用这些工具进行处理，通过ArcGIS Pro中还可以通过栅格函数处理模型进行定制，成果应用更丰富。

使用 ArcGIS Pro、Portal for ArcGIS等ArcGIS产品调用与之前的常规分析工具在使用上并没有太多区别，除了工具的摆放位置略有差别以外，就好像在使用传统的分析工具一样一样的。

IV、多终端调用与

跨平台能力

Portal for ArcGIS、 ArcGIS Pro、Insights for ArcGIS 等多种ArcGIS产品可以直接调用ArcGIS矢量、栅格大数据处理工具，另外JavasScript、Java、C#等还可以通过调用ArcGIS Rest接口来使用这些工具，真正做到了跨平台调用。

V、分布式计算带来的

大数据快速处理

分布式计算框架提高了海量数据的计算速度。经过测试，5个计算节点的情况下对于26亿条信令数据的网格聚合用时不到一小时。

以全美地区landsat卫星影像、高程数据、平均温度、降雨量等进行光电选址分析为例，在传统的ArcMap或者ArcGIS Pro单机环境中需要5个小时，基于栅格大数据分布式集群环境，成果输出9分钟。

VI、简单快速的产品化部署

讲了这么多好处那大数据产品部署是不是很复杂呢？

如果想把流行的大数据框架以及各种组件，Spark、Hadoop、zookeeper、RabbitMQ组装在一起需要进行各种复杂的配置连接，新一代的ArcGIS Server将这些框架封装在产品中，通过安装ArcGIS server产品就可以将分布式的计算环境搭建起来。通过角色的选择与数据源的配置可以让不同的ArcGIS Server集群承担不同的角色。

VII、总结

简单的部署、便捷的工具、多源的数据接入，分布式的存储、灵活的调用方式，丰富的栅格函数模型让大数据分析变得如此简单。

在接下来一直到ArcGIS 10.5正式版发布的时间里，我们将会持续的向大家讲解关于ArcGIS10.5的各种抢鲜资讯，并新版本正式发布后，给大家带来更加丰富和详实的资讯。

资料来源：Esri中国

本期编辑：王新宇 王波涛

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