gis大数据技术架构包括 大数据 gis

GIS体系结构

1.ArcGIS的客户端

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ArcGIS的客户端产品包括ArcView 8、ArcInfo Editor、ArcInfo Professional以及ArcIMS的客户端viewer（用于标准的浏览器，如：Microsoft 的IE、Netscape的Navigator中）等。其中：

ArcView 8：是ESRI的新一代桌面GIS产品。ArcView 8同ArcInfo 8、ArcSDE 8具备相同的核心技术，采用基于COM的体系结构，可以直接使用ArcInfo和ArcSDE所管理和生成的空间数据。ArcView 8提供了与ArcView 3.2相同的基本功能，同时又有显著的改进，如新的ArcCatalog数据浏览和管理的应用、动态投影、内置VBA用于客户化开发、一系列新的编辑工具、支持注记等。对于不需要高级的空间分析功能和对面向对象的空间数据进行交互定义修改的大量客户端应用，均可考虑采用ArcView 8作为其应用平台。其应用界面、开发环境、底层COM对象库等与高端的ArcInfo 8完全一致，可用内置的VBA或VB、VC++等开发平台对其进行二次开发，为系统投资的共享及系统升级和移植提供了有力的保障。

ArcInfo Editor: 该产品在ArcView 8的基础之上增加了对Coverage及Geodatabase空间数据的交互编辑功能，主要面向那些对空间数据交互编辑具有特别需求的应用。从功能强弱的角度看，是介乎ArcView 8和ArcInfo 8之间的产品。ArcInfo Editor与ArcView 8及ArcInfo 8同样具有相同的界面风格、开发环境和底层COM对象库。

ArcInfo Professional: 是ESRI的旗舰产品，其产品定位是专业化的AM/FM/GIS平台。ArcInfo Professional在ArcInfo Editor基础上又增加了对Geodatabase的结构定义和修改功能，增加了强大的空间分析功能，增加了对计算机辅助软件工程（CASE）工具的支持，可以方便、同时也是工程化地对空间数据模型进行定义和扩展。除了继续支持在7.X版本中提供的 AML、ODE、ODE FOR JAVA等开发环境外，在Windows NT和Windows 2000平台上还支持内置的VBA以及VB、VC++、Delphi等开发环境，对ArcInfo进行定制和二次开发。

以上三个客户端都有统一风格的桌面应用：ArcCatalog、ArcMap和ArcToolbox。其中：

ArcCatalog: 是一个集成化的空间数据管理器。用于空间数据的浏览，Geodatabase结构定义，数据导入导出，网络模型生成，对象关系和规则的定义、元数据的定义和编辑修改等。ArcCatalog支持大量的数据格式，包括：ESRI shapefiles, geodatabases, ArcSDE layers, ArcStorm layers, INFO tables, images, grids, TINs, CAD文件, 动态分段事件以及其它ESRI数据类型和文件等。

ArcMap: 是集空间数据显示、编辑、查询检索、统计、报表生成、空间分析和高级制图等众多功能于一体的桌面应用平台。ArcMap提供面向对象的类似CAD的空间数据编辑工具，全面支持空间数据的可视化交互操作。ArcMap提供了所见即所得的符号编辑器，令使用者可以随心所欲地生成任意复杂的点线面符号。ArcMap进一步拓展了ESRI强大的空间数据直接读取能力，多种格式的数据无需进行转换或利用中间交换格式即可动态地直接使用。ArcMap支持的确空间数据格式包括：ArcInfo coverages, ESRI shapefiles, ArcSDE layers, map libraries, ArcStorm layers, DXF and DWG, DGN, 大量的图像格式, GRIDs、TIN，等等。ArcMap还支持空间数据的动态投影（on-the-fly projection）。

ArcToolbox: 是用于空间数据格式转换、叠加处理、缓冲区生成、坐标转换等的集成化“工具箱”。ArcToolbox以树形结构方式组织了120多个不同的空间数据处理工具，并且都是以菜单驱动的方式提供出来，这为我们以一种确定的、轻松的方式去完成哪怕是很复杂的工作提供了前所未有的方便。

2.ArcGIS的服务器端

GIS的企业化和网络化特征，随着近年来社会信息化的长足发展变得日益鲜明起来。ESRI充分把握了这一发展趋势，在ArcGIS系列中提供了两大服务器端产品：ArcSDE 和ArcIMS，以满足GIS的企业化和网络化需求。

ArcSDE：是ESRI的空间数据库引擎，用于对海量空间数据及其属性数据的管理和驱动，为并发访问的多客户端提供快速、安全的数据服务。ArcSDE支持工业标准的DBMS平台（如：ORACLE、SQL Server、DB2、Informix等），同时引入了其独有的异步缓冲机制和协同操作机制，使得空间数据服务的响应效率空前提高，真正起到了“引擎”的作用，而非仅仅是提供一种空间数据存储方式而已。另外，ArcSDE具有丰富的客户端可供用户选用，如：ArcInfo、ArcView、ArcIMS、MapObjects、ArcExplorer、ArcSDE CAD Client等。同时，还提供了开放的API应用编程接口供用户或开发商开发自己的客户端应用或产品。

ArcIMS: 是ESRI的第二代Web GIS产品。用户的空间数据和应用可通过ArcIMS在Intranet/Internet环境中进行发布和共享。ArcIMS提供用户在服务器端可选的影像方式或矢量数据流方式进行数据发布。客户端用户通过工业标准的通用浏览器即可对ArcIMS服务站点进行访问和交互操作。ArcIMS支持包括Servlet、ColdFusion、ASP等多种Web Server端技术，同时开发了有望成为未来Internet环境中GIS通用语言的ArcXML，为空间数据跨厂商、跨平台的广泛交流和共享打下了坚实的基础。

3.ArcGIS的功能扩展

除了ArcGIS系列中各个产品的核心部分以外，ArcGIS还有大量的功能扩展模块供用户根据实际应用的需求进行选择。这些扩展模块包括：

3D：为用户提供三维数据的生成、显示、编辑和分析功能。它集中了Arc/Info 7.X的TIN模块的强大功能和ArcView 3.x的3D扩展模块的易用性。在3D扩展模块中，还提供了一个独立的三维景观生成、显示和飞行的应用程序，可方便地对地上、空中和地下的各种（矢量、栅格和影像）空间要素进行三维叠加、透视观察、旋转飞行等。

Spatial: 提供对栅格数据的转换、显示、处理和分析功能。集成了Arc/Info 7.X的GRID模块的强大功能和ArcView 3.x的Spatial扩展模块的易用性。可完成矢量数据到栅格数据的转换、点密度图生成、连续表面生成、坡度坡向及光照模型生成、等高线生成、邻近及区域分析、栅格分类及显示等功能。

GeoStatistical: 是GIS界第一个空间统计软件包，提供空间离散数据的统计表面生成、结果预测误差评估等。所有操作均以菜单驱动的方式完成，十分直观方便。

ArcPress: 提供地图输出的栅格化转换，可将大数据量地图输出时对输出设备端内存的需求降至最低。

4.ArcGIS的公共组件库

ArcGIS完全基于工业标准的组件对象模型技术进行构建。而ArcObjects则正是用于构造ArcGIS系列平台的一个COM组件对象库。有了ArcObjects，ArcGIS中的各个不同的产品就有了共同的基础部件和工业标准的接口，这对于ArcGIS自身的定制和扩展以及ArcGIS与其它系统和平台之间的连接或融合起到了致关重要的作用。正因为ArcObjects，我们才能说ArcGIS是现今最开放、最易于扩展的GIS平台。ArcObjects COM组件对象库中定义并实现了1800多个在GIS应用中涉及到的空间数据对象，供用户和开发商客户化定制、扩展或构造不同应用领域的GIS应用。

大数据技术架构的什么层提供基于统计学的数据

大数据技术架构的分析层提供基于统计学的数据。

大数据的四层堆栈式技术架构：

1、基础层

第一层作为整个大数据技术架构基础的最底层，也是基础层。要实现大数据规模的应用，企业需要一个高度自动化的、可横向扩展的存储和计算平台。这个基础设施需要从以前的存储孤岛发展为具有共享能力的高容量存储池。容量、性能和吞吐量必须可以线性扩展。

云模型鼓励访问数据并提供弹性资源池来应对大规模问题，解决了如何存储大量数据，以及如何积聚所需的计算资源来操作数据的问题。在云中，数据跨多个节点调配和分布，使得数据更接近需要它的用户，从而可以缩短响应时间和提高生产率。

2、管理层

要支持在多源数据上做深层次的分析，大数据技术架构中需要一个管理平台，使结构化和非结构化数据管理为一体，具备实时传送和查询、计算功能。本层既包括数据的存储和管理，也涉及数据的计算。并行化和分布式是大数据管理平台所必须考虑的要素。

3、分析层

大数据应用需要大数据分析。分析层提供基于统计学的数据挖掘和机器学习算法，用于分析和解释数据集，帮助企业获得对数据价值深入的领悟。可扩展性强、使用灵活的大数据分析平台更可成为数据科学家的利器，起到事半功倍的效果。

4、应用层

大数据的价值体现在帮助企业进行决策和为终端用户提供服务的应用。不同的新型商业需求驱动了大数据的应用。反之，大数据应用为企业提供的竞争优势使得企业更加重视大数据的价值。新型大数据应用对大数据技术不断提出新的要求，大数据技术也因此在不断的发展变化中日趋成熟。

大数据系统架构包含内容涉及哪些?

【导语】大数据的应用开发过于偏向底层，具有学习难度大，涉及技术面广的问题，这制约了大数据的普及。大数据架构是大数据技术应用的一个非常常见的形式，那么大数据系统架构包含内容涉及哪些?下面我们就来具体了解一下。

1、数据源

所有大数据架构都从源代码开始。这可以包含来源于数据库的数据、来自实时源(如物联网设备)的数据，及其从应用程序(如Windows日志)生成的静态文件。

2、实时消息接收

假如有实时源，则需要在架构中构建一种机制来摄入数据。

3、数据存储

公司需要存储将通过大数据架构处理的数据。一般而言，数据将存储在数据湖中，这是一个可以轻松扩展的大型非结构化数据库。

4、批处理和实时处理的组合

公司需要同时处理实时数据和静态数据，因而应在大数据架构中内置批量和实时处理的组合。这是由于能够应用批处理有效地处理大批量数据，而实时数据需要立刻处理才能够带来价值。批处理涉及到长期运转的作业，用于筛选、聚合和准备数据开展分析。

5、分析数据存储

准备好要分析的数据后，需要将它们放到一个位置，便于对整个数据集开展分析。分析数据储存的必要性在于，公司的全部数据都聚集在一个位置，因而其分析将是全面的，而且针对分析而非事务进行了优化。这可能采用基于云计算的数据仓库或关系数据库的形式，具体取决于公司的需求。

6、分析或报告工具

在摄入和处理各类数据源之后，公司需要包含一个分析数据的工具。一般而言，公司将使用BI(商业智能)工具来完成这项工作，而且或者需要数据科学家来探索数据。

关于大数据系统架构包含内容涉及哪些，就给大家分享到这里了，希望对大家能有所帮助，作为新时代大学生，我们只有不算提升自我技能，充实自我，才是最为正确的选择。

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