Análisis de datos geoespaciales
Puede utilizar la biblioteca geospatio-temporal para expandir su análisis de ciencia de datos en cuadernos Python para incluir análisis de ubicación recopilando, manipulando y visualizando imágenes, GPS, fotografías de satélite y datos históricos.
La biblioteca gespatio-temporal está disponible en todos los entornos de ejecución de IBM watsonx.ai Studio Spark with Python.
Funciones clave
La biblioteca geospatio-temporal incluye funciones para leer y escribir datos, funciones topológicas, geohashing, indexación, elipsoidal y funciones de direccionamiento.
Los aspectos clave de la biblioteca son:
- Todas las geometrías calculadas son precisas sin necesidad de proyecciones.
- Las funciones geoespaciales utilizan las prestaciones de proceso distribuido que proporciona Spark.
- La biblioteca incluye soporte de geohashing nativo para las geometrías utilizadas en las agregaciones simples y en el indexado, lo que mejora de modo considerable la recuperación del almacenamiento.
- La biblioteca da soporte a las extensiones de uniones distribuidas de Spark.
- La biblioteca da soporte a las extensiones SQL/MM para SQL Spark.
Iniciación a la biblioteca
Para comenzar a utilizar la biblioteca en un cuaderno, debe registrar STContextst
Para registrar STContext
from pyst import STContext stc = STContext(spark.sparkContext._gateway)
Próximos pasos
Una vez registrado STContext
- Funciones de lectura y escritura de datos
- Funciones topológicas
- Funciones de geohashing
- Funciones de indexado geoespacial
- Funciones elipsoidales
- Funciones de direccionamiento
Consulte los siguientes cuadernos Python de ejemplo para aprender a utilizar estas diferentes funciones en los cuadernos Python:
- Utilice la biblioteca spatio-temporal para la analítica de ubicación
- Utilizar el indexado espacial para consultar los datos espaciales
- Consultas espaciales en PySpark
Tema padre: Cuadernos y scripts