地理空间数据分析

关键功能

地理时空库包括读写数据的函数，拓扑函数，地理散列，索引，椭球和路由函数。

该图书馆的主要方面包括：

• 所有计算出的几何形状均准确无误，无需进行投影。
• 地理空间函数利用了Spark提供的分布式处理能力。
• 该库为用于简单聚合和索引的几何体提供了原生地理哈希支持，从而显著提升了存储检索效率。
• 该库支持Spark分布式连接的扩展功能。
• 该库支持Spark SQL的SQL/MM扩展。

开始使用该库

在笔记本中使用该库之前，您必须先在笔记本中 STContext 注册才能访问其 st 函数。

注册 STContext：

from pyst import STContext
stc = STContext(spark.sparkContext._gateway)

后续步骤

在 STContext 笔记本完成注册后，您即可开始探索时空图书馆，获取：

• 读写数据的功能
• 拓扑函数
• 地理哈希函数
• 地理空间索引功能
• 椭球函数
• 路由功能

以下发布在 GitHub 上的 Python 示例笔记本展示了如何在 Python 笔记本中使用这些不同的函数：

• 使用时空库进行位置分析
• 使用空间索引查询空间数据
• PySpark 中的空间查询

创建一个应用程序，该应用程序使用时空库，并通过 Analytics Engine powered by Apache Spark 提供的 Spark 作业 REST API，在您的 watsonx 实例上作为 Spark 作业运行：

• 示例代码展示如何在应用程序中使用时空函数