GIS_Tools_for_Hadoop：ArcGIS与Hadoop集成实战

"GIS_Tools_for_Hadoop使用介绍(ArcGIS与Hadoop集成)" GIS_Tools_for_Hadoop 是一套用于整合Esri的ArcGIS系统与Apache Hadoop的数据处理框架的工具，目的是实现地理信息系统（GIS）与大数据分析平台的无缝集成。本资料详细介绍了如何在ArcGIS环境中利用Hadoop进行大规模数据处理和分析。 1. Hadoop介绍 Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，由Apache基金会开发。它主要由两个核心组件组成：Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 MapReduce。HDFS提供高容错性的分布式存储，而MapReduce则支持大规模数据集的并行计算。Hadoop基于主从结构，由NameNode作为主节点管理文件系统元数据，DataNode作为从节点存储实际数据。 2. 系统配置 在使用GIS_Tools_for_Hadoop之前，需要在Linux环境下进行一系列系统配置，包括设置操作系统信息、创建用户账户、安装必要的软件如SSH和Rsync，并对三台机器进行克隆和命名，以及配置SSH无密码登录等。 3. Hadoop安装 Hadoop的安装包括上传文件到服务器、配置安装和启动服务等步骤。首先确保Linux已安装SSH和Rsync，然后使用XManager管理Linux进行文件传输。接着，进行Hadoop配置并启动，包括HDFS的格式化和集群的启动验证。 4. 测试Hadoop 安装完成后，需要进行基本的功能测试，如格式化HDFS、启动Hadoop服务，并通过命令行和Web界面检查Hadoop集群的状态，确保DataNode和NameNode正常工作。 5. 导入数据 数据导入是使用Hadoop进行分析的前提，可以将GIS数据或其他类型的数据导入到Hadoop的HDFS中，以便进行后续处理。 6. 使用Hadoop进行统计分析 利用Hadoop的MapReduce功能，可以加载JAR包，创建临时函数和外部表，执行查询和包含统计分析。这些操作允许用户在大数据集上进行复杂的地理空间分析。 7. 解决常见问题 在使用过程中可能会遇到如DataNode不可用、NameNode未启动或DataNode随机启动等问题，文档提供了相应的排查和解决办法。 8. Hadoop结合Geometry API进行开发 Esri的Geometry API允许开发者在Hadoop上处理地理空间数据，通过Eclipse进行集成开发。首先需要在Eclipse中安装Hadoop插件，然后可以使用Python的REQUESTS和WebHDFS包进行开发。 9. WebHDFS WebHDFS是Hadoop提供的一种RESTful接口，便于通过HTTP协议访问HDFS。配置WebHDFS后，可以在ArcGIS中利用该接口进行数据操作。 10. Oozie配置 Oozie是一个工作流调度系统，用于管理和协调Hadoop作业。安装Oozie并进行配置，可以自动化GIS与Hadoop集成的工作流程。 11. 小结 文档最后总结了整个集成过程，强调了GIS与Hadoop结合的潜力，以及在大数据分析中的应用价值。 Esri通过GIS_Tools_for_Hadoop，为地理信息专业人员提供了一个强大的工具集，使他们能够充分利用Hadoop的计算能力处理大规模的地理空间数据，实现更高效、更深入的分析。这对于现代GIS和大数据领域的融合具有重要意义。