ArcGIS GeoAnalytics Engine

为您的大数据提供地理空间分析

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通过将地理分析直接移动到数据的库,体验高效的数据流动性。 无论您的数据位于数据湖、数据仓库还是 ArcGIS 中,都可以执行地理空间分析。 使用 Apache Spark 访问全面的地理分析工具和功能,了解比领先开源选项快 100 倍的趋势、模式和相关性。

您可以使用 ArcGIS GeoAnalytics Engine 做什么?

简单到复杂的分析

除基本空间分析之外,可以立即访问高级统计工具和专业地理分析功能。 获取所需的不同观点,利用大空间数据制定更明智的决策。 查找热点和点聚类、执行地理加权回归、检测事件、查找停留位置、重建轨迹、追踪邻域事件、计算运动统计等等。

图像显示了芝加哥市数据框的绘图,其中具有彩色编码的邮政编码。

更快地获取空间见解

通过减少处理步骤和地理空间分析时间,更快地从原始数据获取有价值的见解。 利用 Spark 的强大功能,消除耗时的手动空间索引并立即开始分析原始地理空间数据。 通过使用经过测试、验证的空间算法来节省时间和精力,这些算法旨在提高效率和准确性。

蓝色、紫色和黑色数据点的抽象图像,其中显示了聚合到六边形图格的城市树木数量

与大数据工作流无缝集成

轻松将地理空间分析添加到大数据管线。 现在,您需要的所有地理分析均位于同一云原生库中,该库与开源包无缝结合,实现了顺畅的工作流。 轻松分析并从大空间数据中提取值,减少学习新软件、GUI 和脚本语言的时间。

 

显示用户如何使用 Python 在 Spark 环境中访问云数据和运行空间分析的逻辑示意图

工作原理

A computer monitor showing text and numerical data representing an Amazon EMR notebook attached to a Spark cluster

配置

无需学习新软件或脚本语言,即可将此云原生地理分析库添加到您的 Spark 环境。

访问和连接

在数据湖、数据仓库或 ArcGIS 中访问地理分析并连接到您的地理空间数据。

分析

使用一体化地理分析库中所需的基本工具和专用算法制定更明智的决策。

发布

地理空间分析完成后,将结果写回云或 ArcGIS,而不会中断您的大数据分析管线。

Azure Synapse 博客

Azure Synapse Analytics 中的空间分析

了解 ArcGIS GeoAnalytics Engine 与 Azure Synapse Analytics 的集成如何实现强大的空间分析。

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支持的 Spark 平台

借助云原生 Spark 的强大功能,解锁大规模协作空间数据科学。 将 ArcGIS GeoAnalytics Engine 与您的首选服务提供商相结合,通过即用型地理分析工具和功能扩展 Apache Spark,对大数据进行空间分析。

Databricks

将 GeoAnalytics Engine 与统一的 Databricks Lakehouse 平台集成,利用 Spark 原生空间工具和功能简化分析工作流。 Databricks 简化了大数据处理、ML 和 AI,让您能够更快地获得可行的见解。 通过安装在 Azure、AWS 或 Google Cloud Platform 中的 Databricks 上,GeoAnalytics Engine 可以向 Databricks Lakehouse 添加空间数据科学和分析功能。

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Databricks 徽标

Amazon EMR

使用 Amazon EMR 在 Apache Spark 上轻松运行和扩展地理空间分析。 该平台允许您使用开源框架快速处理、分析机器学习 (ML) 并将其应用于大数据。 GeoAnalytics Engine 与 Amazon EMR 无缝集成,解锁数据湖中的空间见解。

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AWS 徽标

Azure Synapse Analytics

使用 Azure Synapse Analytics 和 GeoAnalytics Engine 提升获得跨数据仓库和大数据系统的空间见解的速度。 GeoAnalytics Engine 可以部署在 Azure Synapse Analytics 的 Spark 环境中,从而利用无限的分析服务进行数据集成、企业数据仓库和大数据分析。

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Azure Synapse Analytics 徽标

ArcGIS GeoAnalytics Engine 定价和许可

ArcGIS GeoAnalytics Engine 具有灵活的许可和定价选项。 我们将与您共同寻找最适合您需求的选项。 填写表单以与我们联系并获取信息。

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