用 Apache Sedona 在 GraalVM 中进行千万级点面相交分析入门指南

2023-11-27 05:02:16

导言

随着空间数据在各行各业应用的广泛普及，高效而准确地处理海量空间数据的需求也日益迫切。Apache Sedona™(incubating) 应运而生，它是一个专门针对大规模空间数据处理的 Spark 框架，为我们提供了强大的工具来解决空间数据相关的难题。

GraalVM 简介

GraalVM 是一个高性能运行时环境，它将 Java、JavaScript 和其他编程语言编译成本地的机器代码。使用 GraalVM 运行 Spark 和 Apache Sedona 可以显著提高性能，从而加快空间数据处理任务的执行速度。

相交分析：点面相交

相交分析是一种空间数据分析技术，它确定了空间对象之间重叠的部分。点面相交分析具体指确定点和面要素之间的重叠情况。在现实世界中，点面相交分析有着广泛的应用，例如：

寻找位于某个区域内的兴趣点（POI）
分析人口密度与土地利用之间的关系
识别受自然灾害影响的区域

使用 Apache Sedona 和 GraalVM 进行点面相交分析

1. 准备数据

首先，你需要准备要进行相交分析的空间数据。数据通常存储在 GeoJSON 或 Shapefile 等格式中。

2. 创建 SparkContext

要使用 GraalVM 运行 Spark，你需要创建一个 SparkContext，如下所示：

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.SparkSession

val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SedonaExample")
val spark = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate()

3. 加载和转换数据

使用 Spark 的 read 方法加载你的空间数据，如下所示：

val pointsDF = spark.read.format("geojson").load("points.geojson")
val polygonsDF = spark.read.format("shapefile").load("polygons.shp")

4. 使用 Sedona 进行相交分析

使用 Sedona 的 st_intersects 函数来执行点面相交分析：

import com.github.sedonasystems.shp.geom.GeometrySerde
import org.apache.sedona.core.serde.SedonaKryoRegistrator
import org.apache.sedona.sql.utils.Adapter
import org.apache.spark.sql.functions._

spark.udf.register("geomFromWkt", udf(GeometrySerde.wktToGeometry _))
spark.udf.register("wktFromGeom", udf(GeometrySerde.geometryToWkt _))

val resultDF = pointsDF.select(
  col("geom").as("point_geom"),
  callUDF("geomFromWkt", col("geom")),
  callUDF("st_intersects", col("point_geom"), col("polygon_geom")).as("intersects")
)