sedona gis 计算框架

Sedona是一个基于Apache Spark的开源GIS计算框架。它提供了一套用于处理和分析空间数据的功能和工具。Sedona支持在大规模数据集上进行空间查询、空间关联、几何计算、空间聚合等操作，可以用于解决各种与地理位置相关的问题。该框架还提供了易于使用的API，使开发人员能够方便地使用Sedona进行空间数据处理和分析。

相关问题

GIS 计算框架有哪些

除了Sedona之外，还有许多其他的GIS计算框架可供选择。以下是一些常见的GIS计算框架：

1. PostGIS：这是一个基于PostgreSQL数据库的开源GIS扩展，提供了许多空间数据处理和分析功能。

2. GeoTools：这是一个Java编写的开源GIS工具包，提供了一套用于处理和分析空间数据的API。

3. GDAL：这是一个开源的地理数据抽象库，提供了许多用于读取、写入和转换地理数据的功能。

4. Fiona：这是一个用于Python的轻量级GIS库，提供了对矢量数据的读取和写入功能。

5. GeoPandas：这是一个基于Pandas库的Python工具包，提供了对地理数据进行处理和分析的功能。

6. ArcGIS：这是Esri开发的商业GIS软件套件，提供了广泛的地理数据处理和分析功能。

这只是一小部分常见的GIS计算框架，还有许多其他框架可根据具体需求进行选择。

我在用flink 版 sedona ，连接postgis 和oracle 转 postgis 代码怎么写

以下是连接PostGIS和Oracle转PostGIS的示例代码：

import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.api.scala._
import org.apache.sedona.core.enums.{FileDataSplitter, GridType}
import org.apache.sedona.core.formatMapper.shapefileParser.ShapefileReader
import org.apache.sedona.core.spatialRDD.LineStringRDD
import org.apache.sedona.core.spatialOperator.JoinQuery
import org.apache.sedona.viz.core.Serde.SedonaVizKryoRegistrator
import org.apache.spark.serializer.KryoSerializer
import org.apache.spark.serializer.KryoSerializerInstance
import org.datasyslab.geospark.enums.{FileDataSplitter, GridType}
import org.datasyslab.geospark.formatMapper.shapefileParser.ShapefileReader
import org.datasyslab.geospark.spatialRDD.LineStringRDD
import org.datasyslab.geospark.spatialOperator.JoinQuery
import org.datasyslab.geosparkviz.core.Serde.SedonaVizKryoRegistrator
import org.datasyslab.geosparkviz.extension.visualizationEffect.{ChoroplethMap, ScatterPlot}
import org.datasyslab.geosparkviz.sql.utils.{Adapter, GeoSparkVizRegistrator}
import org.datasyslab.geosparkviz.utils.{ColorizeOption, ImageType}
import org.datasyslab.geosparkviz.{MapConfig, RendererType}
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.types.{DataTypes, StructField, StructType}
import org.geotools.data.{DataStoreFinder, Query}
import org.geotools.jdbc.JDBCDataStore
import org.opengis.feature.simple.{SimpleFeature, SimpleFeatureType}
import org.opengis.filter.Filter

object SedonaPostGISOracle {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparkSession = SparkSession.builder()
      .master("local[*]")
      .appName("SedonaPostGISOracle")
      .config("spark.serializer", classOf[KryoSerializer].getName)
      .config("spark.kryo.registrator", classOf[SedonaVizKryoRegistrator].getName)
      .config("spark.kryoserializer.buffer.max", "512m")
      .config("spark.driver.maxResultSize", "4g")
      .getOrCreate()

    GeoSparkVizRegistrator.registerAll(sparkSession)

    val postGISConnectionProperties = new java.util.HashMap[String, String]()
    postGISConnectionProperties.put("user", "postgres")
    postGISConnectionProperties.put("password", "postgres")
    postGISConnectionProperties.put("driver", "org.postgresql.Driver")
    postGISConnectionProperties.put("url", "jdbc:postgresql://localhost:5432/postgis")

    val oracleConnectionProperties = new java.util.HashMap[String, String]()
    oracleConnectionProperties.put("user", "oracle")
    oracleConnectionProperties.put("password", "oracle")
    oracleConnectionProperties.put("driver", "oracle.jdbc.driver.OracleDriver")
    oracleConnectionProperties.put("url", "jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:ORCL")
    oracleConnectionProperties.put("dbtable", "LINESTRINGTABLE")

    val postGISQuery = "(select st_astext(geom) as wkt from public.linestringtable) as linestringtable"
    val postGISLineStringDF = sparkSession.read.jdbc(postGISConnectionProperties.get("url"), postGISQuery, postGISConnectionProperties)
    postGISLineStringDF.createOrReplaceTempView("postGISLineStringTable")

    val oracleLineStringDF = sparkSession.read.jdbc(oracleConnectionProperties.get("url"), oracleConnectionProperties.get("dbtable"), oracleConnectionProperties)
    oracleLineStringDF.createOrReplaceTempView("oracleLineStringTable")

    val postGISLineStringRDD = ShapefileReader.readToLineStringRDD(postGISLineStringDF.rdd, true, true)
    val oracleLineStringRDD = ShapefileReader.readToLineStringRDD(oracleLineStringDF.rdd, true, true)

    val joinResultPairRDD = JoinQuery.SpatialJoinQueryFlat(postGISLineStringRDD, oracleLineStringRDD, false, false)

    val joinResultDf = Adapter.toDf(joinResultPairRDD, sparkSession)

    joinResultDf.show()

    sparkSession.stop()
  }
}

需要注意的是，需要将代码中的连接信息替换为你自己的连接信息。