空间大数据
空间大数据的处理与应用分析
空间大数据的处理与应用分析一、简述空间大数据空间大数据是指在地理空间上进行采集、存储、分析和展示的海量数据资源，其包含了地理位置信息、地形地貌信息、环境因素信息等多种要素。
随着卫星遥感技术、地理信息系统等技术的不断发展，空间大数据的规模越来越大，应用领域也越来越广泛。
二、空间大数据的处理1.数据采集数据采集是空间大数据处理的第一步，其中常用的方法包括卫星遥感、GPS定位、自然地物观测等。
采集的数据包含了地理位置、地形地貌、气象环境等各种信息，这些信息需要经过后续处理才能进行有效的分析和应用。
2.数据存储空间大数据具有数据量大、数据类型多、数据结构复杂等特点，因此需要一种高效的数据存储方式。
传统的文件系统、数据库等无法满足高速数据读写的需求，因此需要使用分布式数据库、云存储等技术，以实现高效的数据存储和管理。
3.数据处理空间大数据处理的主要目标是从数据中提取有用的信息和知识，通常采用数据挖掘、机器学习、深度学习等技术。
数据处理的结果可以帮助用户进行智能决策，优化生产流程，提升竞争力和效率。
三、空间大数据的应用1.城市规划城市规划需要对城市内部的空间信息进行分析和管理。
空间大数据可以提供大量的城市数据资源，包括城市交通、建筑布局、公共设施分布等信息，以帮助城市规划师进行决策。
2.气象灾害预警空间大数据可以提供高分辨率的气象数据，包括风速、降雨、气温等信息。
这些信息可以用来建立气象灾害预警系统，帮助人们及时做出应对措施。
3.智慧交通智慧交通是一种基于空间大数据的交通模式，能够自动监测交通流量和路况，并分析出交通拥堵的原因，从而能够优化交通路线，提高交通效率。
4.自然资源管理空间大数据可以提供自然资源的多样化信息，包括森林覆盖率、土壤类型、植被指数等。
这些信息可以用来进行自然资源管理，从而保护和改善生态环境。
四、结论空间大数据是一种新型的数据资源，在大数据时代中具有广阔的应用前景。
它不仅能够为城市规划、气象灾害预警、智慧交通、自然资源管理等领域提供数据支撑，还能够为科学研究、商业开发提供新的思路和手段。
空间大数据分析与处理技术的研究
空间大数据分析与处理技术的研究随着互联网和数字技术的高度发展，空间大数据逐渐成为一个新的研究领域。
空间大数据包含着数量巨大、真实性强、时空分布广的数据资源。
在人类社会中，空间大数据已经被广泛用于各个领域，如地球科学、城市规划、环境保护、灾害防治等。
在以经济为主导的社会中，随着城市化和工业化的加速推进，空间大数据成为了人类生产生活的必要工具。
为了更好地利用空间大数据，人们不断地进行各种探索与尝试，其中最重要的一项就是空间大数据的分析与处理技术。
一、空间大数据空间大数据是指跨越时空的、非结构化的、海量的数据资源。
空间大数据来源于各种各样的数据源，如遥感数据、传感器数据、统计数据等。
这些数据资源涵盖了人类生活的方方面面，例如地理环境、社会经济、人口分布等。
地球科学家们通过对空间大数据的研究，可以更好地理解地球自然环境和人类社会状态，同时为人类的生产生活提供有益的信息。
二、空间大数据的分析与处理技术空间大数据的分析与处理技术是指采用科学技术手段对空间大数据进行处理和分析的方法。
空间大数据的分析与处理技术具有多样性和复杂性，并且需要综合运用空间信息获取和管理、大数据分析、数据库技术等多种技术手段。
其中最基本的技术手段包括：1、数据采集技术数据采集技术是指针对不同类型的数据资源采用不同的获取技术手段进行数据获取。
例如，在遥感技术中，不同的传感器对同一目标的感知效果不同，所获取的数据也不同。
在数据采集方面，需要依据数据获取目标、数据来源、数据内容等多个因素来选择合适的数据获取技术。
2、数据预处理技术由于空间大数据的数据类型多样，数据来源也不同，数据中可能存在噪声、遗漏和错误等问题。
因此，为了提高数据的质量和分析效果，数据在使用之前需要经过一定的预处理，包括数据清洗、数据标准化、数据补全和数据转换等。
3、数据管理技术空间大数据的数量巨大，存储和管理也是一个重要的问题。
为了高效地对数据进行管理，需要建立一套科学的数据管理系统，包括数据库管理和数据仓库建设。
空间数据的基本特征
空间数据的基本特征大数据(big data)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。
”对于大数据观点，有多种说法。
1、常用4个v来概括大数据的特征，即数据量巨大（volume）、处理速度快（velocity）、数据种类繁多（variety）、价值密度低（value）。
2、Seiches观点，四个方面归纳：数据量（volume）、处理速度（velocity）、多样性（variety）、真实性（veracity），缩写4v。
3、ibm提出的大数据5v特点，正好是以上两点的综合：volume（大量）、velocity （高速）、variety（多样）、value（低价值密度）、veracity（真实性）。
1)volume：大量、海量性。
数据体量非常大，数据的收集、排序、存储量都非常的巨大。
通常就是tb级的数据量，并且每天数据的增长量比较小。
淘宝网近4亿的会员每天产生的商品交易数据约20tb；脸书约10亿的用户每天产生的日志数据少于tb。
存有idc 的报告预测表示，在年，将可以不断扩大50 倍的全球数据量。
当前，典型个人计算机硬盘的容量为tb量级，而一些小企业的数据量已经吻合eb量级。
2)variety：多样性，数据类型繁多，种类和来源多样化。
广泛的数据来源，决定了大数据形式的多样性。
种类分为：结构化、半结构化和非结构化数据等。
相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，来源包括：网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息、社交媒体、手机通话记录、互联网搜索及传感器网络等等。
多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
要求数据的处理速度比较快，从数据采集、加工处理、分析到产生价值的速度，能够及时快速的响应，并不能因为数据量大，响应速度就慢下来。
大数据的三类数据：a、结构化数据，如企业用的人事系统、财务系统、erp系统，这些系统中的数据都是结构化的；b、半结构化数据，例如电子邮件、用windows处置的文字、在网上看见的新闻；c、非结构化数据，如传感器、移动终端、社交网络产生的数据。
空间大数据分析技术研究与应用分析
空间大数据分析技术研究与应用分析一、引言随着互联网的发展和计算机技术的飞速进步，大数据分析技术已经被广泛应用于各行各业。
在这个发展的大潮中，空间大数据分析技术逐渐受到了人们的关注和重视。
空间大数据分析技术是将空间数据与大数据相结合，采用各种统计学、计算机科学、地理信息系统等技术手段，对大规模的空间数据进行处理和分析，以揭示其内在规律和特征。
本文将探讨空间大数据分析技术的研究现状和应用分析。
二、空间大数据分析技术的研究现状空间大数据分析技术经过了多年的发展，取得了一系列重要的研究成果。
以下是一些主要的研究成果：1、空间数据挖掘技术空间数据挖掘技术是一种大数据分析技术，它是将空间数据与数据挖掘相结合，通过各种算法对空间数据进行分析和挖掘，以发现数据中的隐藏规律和关联关系。
例如，通过对交通流量数据进行聚类分析，可以将城市中的交通拥堵点进行识别和预测。
2、空间数据可视化技术空间数据可视化技术是将空间数据以可视化的形式呈现，帮助用户更好地理解和分析空间数据。
例如，通过地图软件将房价数据以热力图的形式展示出来，可以直观地看出不同地区的房价分布情况。
3、空间数据流分析技术空间数据流分析技术是一种实时处理空间数据的技术，它可以对空间数据进行实时分析和处理，以满足实时决策的需要。
例如，在城市交通领域应用空间数据流分析技术，可以实时监测和优化城市路网的交通情况。
三、空间大数据分析技术的应用分析空间大数据分析技术已经在众多领域得到了广泛应用，以下是一些主要的应用场景：1、城市交通随着城市化程度的不断提高，城市交通问题变得越来越突出。
在这种情况下，利用空间大数据分析技术可以优化城市交通系统，提高路网计算能力和减少交通拥堵。
例如，美国芝加哥交通管理局采用空间大数据分析技术对城市交通进行实时监测和分析，以优化交通状况，提高交通效率。
2、生态环保空间大数据分析技术在生态环保领域的应用也非常广泛。
以地表覆盖分析为例，可以通过分析卫星图像、无人机图像和地形数据等空间数据，建立地表覆盖分类模型，进行水土保持、森林保护和生态修复等工作。
国土空间 城市时空大数据 标准
国土空间城市时空大数据标准近年来，随着信息技术的迅猛发展和城市化进程的加速推进，城市时空大数据已成为国土空间管理和规划的重要工具和资源。
城市时空大数据以其丰富的信息量和广泛的应用价值，为城市规划、土地利用、交通运输等领域提供了强大支撑，成为国土空间管理的新动力。
为了更好地发挥城市时空大数据在国土空间管理中的作用，有必要建立统一的数据标准和规范。
本文将从国土空间、城市时空大数据和标准三个方面展开论述，以探讨城市时空大数据标准的重要性及建立标准的必要性。
一、国土空间1. 国土空间的概念和内涵国土空间是指国家独立的空间主体，是国家政治、经济、文化和社会活动的载体和空间范畴。
国土空间包括地表、地下和空中三个维度，是国家主权和领土完整的重要组成部分。
2. 国土空间管理的意义国土空间管理是国家统一的、全面的管理制度，是实施国土空间规划、开发利用、环境保护和综合治理的重要手段。
国土空间管理关系国家安全、经济社会发展和生态环境保护，是国家生存和发展的重要支撑。
二、城市时空大数据1. 城市时空大数据的特点城市时空大数据是指城市领域内产生的大数据，包括人口流动数据、交通运输数据、地理信息数据等多种类型的数据。
城市时空大数据具有速度快、规模大、多样化、价值密度高等特点。
2. 城市时空大数据的应用城市时空大数据在城市规划、交通运输、环境保护、公共安全等领域具有广泛的应用价值。
通过分析城市时空大数据，可以揭示城市发展的规律，优化资源配置，改善城市运行效率。
三、标准1. 城市时空大数据标准的重要性建立城市时空大数据标准，有利于提高数据质量和可信度，促进数据共享和交互，推动数据应用和服务创新。
城市时空大数据标准将有效促进国土空间规划和管理的科学决策和精细化管理，是城市现代化建设的重要支撑。
2. 建立城市时空大数据标准的必要性当前，城市时空大数据标准尚未形成统一的技术标准和规范，导致数据来源不清晰、格式不统一、传输不畅等问题。
空间大数据概述(共 34张PPT)
四、空间大数据的存储
精确查询
>db.xqpoint.find({"geom.coordinates":[122.53233,52.968872]})
邻域查询
>db.xqpoint.find({"geom.coordinates":{$near:[122,52]}})
>db.xqpoint.find({"geom.coordinates":{$near:[122,52]}}).limit(5)
空间大数据
目录
一、大数据的涵义与研究意义 二、与空间信息和位置相关的大数据 三、空间大数据的应用 四、空间大数据的存储
五、总结
一、大数据的涵义与研究意义
大数据：大型复杂数据集的聚合，这些数据集的 规模和复杂程度常超出目前数据库管理软件和传统 数据处理技术在可接受时间下的获取、管理、检索、 分析、挖掘和可视化能力。
研究大数据的意义：社会变革
2009至今美国政府全面开放了40万联邦政府原始数据集。大数
社会
据已成为美国国家创新战略、国家安全战略、国家IT产业发展战略以 及国家信息网络战略的交叉领域、核心领域。
21世纪数据的价值有可能等同于20世纪的石油，大数据研究使 价值 得人们降低了对因果关系的渴求，而关注相关关系。只需要知道是什 么，而不需知道为什么。这将使得理解现实和做决定的基础也将受到 根本性挑战。
二、与空间信息和位置相关的大数据
轨迹数据
内容：个人轨迹数据、群体轨迹数据、车辆轨迹数据等
特点：数据体量大、信息碎片化、准确性较低、半结构化
出租车轨迹数据示例
二、与空间信息和位置相关的大数据
空间媒体数据
地理信息技术专业空间大数据研究地理信息技术专业空间大数据的处理和分析方法
地理信息技术专业空间大数据研究地理信息技术专业空间大数据的处理和分析方法地理信息技术专业空间大数据的处理和分析方法地理信息技术（Geographic Information Technology，简称GIT）是一门以地理信息科学为基础，运用信息技术手段进行地理信息获取、处理、分析和应用的学科。
随着时代的进步和科技的发展，地理信息技术已经成为空间大数据处理和分析的重要工具。
本文将就地理信息技术专业在空间大数据的处理和分析方法方面进行探讨。
一、地理信息技术在空间大数据中的作用大数据时代的到来为地理信息技术专业带来了新的机遇和挑战。
地理信息技术专业擅长处理和分析地理信息，并将其转化为可视化的地图形式。
在空间大数据的背景下，地理信息技术专业可以利用其独特的技术和方法，将海量的数据融合在一起，形成更加全面和准确的空间信息。
首先，地理信息技术专业可以通过采集、整理和处理数据，将大数据转化为地图形式。
地图作为空间信息的表达方式，可以直观地展现出各种地理现象和分布规律。
通过地图，人们可以快速理解和分析空间大数据中潜藏的信息。
其次，地理信息技术专业能够利用各种算法和模型对空间大数据进行分析和挖掘。
通过空间统计、空间回归、空间插值等方法，地理信息技术专业可以发现地理现象之间的关联性和规律性。
这些分析和挖掘结果可以为决策者提供科学的依据，帮助其做出合理的决策。
最后，地理信息技术专业还能够将空间大数据与其他领域的数据进行融合。
通过数据的融合，地理信息技术专业可以发现不同领域之间的交叉点和关联性。
这种融合分析不仅可以丰富和完善空间大数据的内容，还可以为其他领域提供新的视角和思路。
二、地理信息技术在空间大数据中的处理方法在处理空间大数据时，地理信息技术专业需要使用到一系列的处理方法。
下面将介绍几种常用的处理方法。
1.数据采集和清洗：地理信息技术专业需要从各种数据源中采集和获取相关的地理信息数据。
同时，由于数据质量的不一致性和不完整性，还需要对数据进行清洗和预处理，保证数据的准确性和可用性。
空间大数据的处理与应用
空间大数据的处理与应用随着云计算、物联网、大数据等技术的快速发展，空间大数据已经成为社会发展和科技创新的重要动力和基础资源。
空间大数据的处理与应用已经成为一个研究热点和关键问题。
本文将从空间大数据的来源、处理方法、应用场景等方面进行分析和探讨，以期增加读者对空间大数据的认知。
一、空间大数据的来源空间大数据是指从遥感、卫星、无人机等多源多维数据中提取出的具有时空参照的地理信息数据和非地理信息数据。
其中遥感数据是最主要的数据来源，它通过对地球表面进行周期性、连续性和普遍性的采样和记录，从地球表面获取大量的高精度、高分辨率、高质量的地图和影像数据。
二、空间大数据的处理方法空间大数据的处理方法与普通数据不同，主要体现在以下几个方面：1.数据预处理：空间大数据存在着地形、气象、植被等自然和人为的影响因素，因此需要进行去噪、光学纠正、大气校正、地形校正等预处理操作，以提高数据的正确性和可信度。
2.数据分类与识别：空间大数据中往往存在着海量的分类信息，如地形类型、土地资源、气象要素等，需要采用数据挖掘、机器学习等技术对其进行分类和识别。
3.数据拟合与建模：空间大数据通常呈现出复杂的时空关系和地形特征，需要通过数据拟合和建模来提取其内在规律和趋势，为后续分析和应用提供依据。
三、空间大数据的应用场景1.城市规划与管理：空间大数据可以帮助城市规划和管理部门收集和分析城市交通、能源、水资源等方面的数据，预测城市发展趋势和瓶颈点，制定科学合理的城市规划和治理方案。
2.农业生产与粮食安全：空间大数据可以监测土地利用、作物生长、气象条件等信息，为农业生产提供科学决策支持和技术手段，提高农业生产效率和粮食安全水平。
3.灾害预警与救援：空间大数据可以监测自然灾害的发生和演变情况，为救援队伍提供实时、准确的信息支持，促进灾后重建和灾害防范工作的开展。
4.旅游开发与管理：空间大数据可以帮助旅游企业收集和分析旅游资源、历史文化遗迹、自然景观等信息，做好旅游景区的开发和管理工作。
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新的数据共享机制 需要建立 空间大数据 的位置安全 多源数据的 分析和挖掘
大数据研究带来的挑战
结合地理计算的 可视分析
可扩展的动态 海量数据管理
感谢你的聆听
一、大数据的涵义与研究意义
二、与空间信息和位置相关的大数据
三、空间大数据的应用
四、空间大数据的存储
五、总结
大数据的涵义与研究意义
大数据：大型复杂数据集的聚合，这些数据集的 规模和复杂程度常超出目前数据库管理软件和传统 数据处理技术在可接受时间下的获取、管理、检索、 分析、挖掘和可视化能力。
大数据的涵义与研究意义
三、空间大数据的应用
3.空间大数据与应急管理
2013年4月15日，波士顿马拉松爆炸案事发几小时内，数以千计的在场群众 将事发现场拍摄的照片和视频放到了公共网络平台上，这些照片和视频图像 来自各种相机，手机和平板电脑。不到一天时间，嫌犯被确认并在纽约被抓 获 这是一种典型的利用空间社会媒体的位置大数据与反犯罪机构的专业能力结 合，建立的城市安全与应急新体制
大数据的应用
利用大数据预判未来交通信息和路况是核心 2012年英国伦敦奥运会利用INRIX软件和在线服务确保交通顺畅;在 美国有超过25个州的交通部门使用INRIX数据辅助交通管理。
三、空间大数据的应用
2015年2月11日，国内智能交通行业领军企 业北京千方科技股份有限公司与INRIX签署战 略合作协议。 千方科技在国内智能交通行业具有深厚的理 解和市场、技术积累，INRIX在欧美地区具有 成熟的交通信息化解决方案和先进理念。双 方将结合各自的优势，整合交通信息化及数 据分析解决方案和产品，共同拓展智能交通 行业市场，双方将在交通大数据分析、增值 挖掘、交通仿真等技术方向深度交流，提升 双方专业化及技术能力。 不过，由于涉及国内职能部门的数据保护问 题，国内手机用户还未能够体验这款App。
>db.xqpoint.find({"geom.coordinates":{$near:[122,52],$maxDistance:5}}) .limit(5)
范围查询
> box = [[80,40],[100,50]] > db.xqpoint.find({"geom.coordinates":{$within:{$box:box}}})
当查询的时候
再使用哈希函数 得到这个下标值
文档型数据库
文档
它包含多个键/值对 文档中的键/值对是 有序的
集合
集合就是一组文档。
数据库
多个文档组成集合
多个集合数据库。
集合是无模式的。
分类 键值（keyvalue）
Examples 举例 Tokyo Cabinet/Tyr ant, Redis, Voldemort, Oracle BDB Cassandra, HBase, Riak
位置大数据研究涉及到数据采集、数据处理、计算和存储以及
可视化等一套完整的方法体系
• 泛在测绘 • 重数据 • 轻算法
数据
数据
采集
数据 表达
• 可视化
分析
数据 存储
• NOSQL
大数据下对于数据库的需求
海量数据的高效存储
支持丰富的数据类型 数据库应当易于扩展 处理速度快
非关系型的
分布式的
不保证遵循 ACID原则
CAP NOSQL
BASE
一致性
可用性
分区容 错性
BASE
两者权衡
必须保证
NoSQL数据库的特点
易扩展
高性能
灵活
高可用性
Key-value型
文档型
列式存储
图形数据库
Key-value型
哈希表 定义一个大的有序结 构数组HashValue[m]， 用来存放各信息 哈希函数 编写一个哈希函数 将关键值的名字转 换为HashValue[m] 中的某个下标值x 查询
> center = [80,44] > radius =5 > db.xqpoint.find({"geom.coordinates":{$within:{$center:[center,radius]}}})
> polygon1 = [[75,35],[80,35],[80,45],[60,40]] > db.xqpoint.find({"geom.coordinates":{$within:{$polygon:polygon1}}})
图形(Graph)数 据库
Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph
图结构
这便是一个document，使用 JSON格式，一目了然。其中的 "geom"即为Geometry类型的数据， 即地理空间数据，也是采用JSON
格式存储，这样后续的空间索引与
空间查询将十分方便。
精确查询
>db.xqpoint.find({"geom.coordinates":[122.53233,52.968872]})
邻域查询
>db.xqpoint.find({"geom.coordinates":{$near:[122,52]}})
>db.xqpoint.find({"geom.coordinates":{$near:[122,52]}}).limit(5)
引起的数据不确定性；
５）Value（价值）：大数据使得人们以前所未有的维度量化和理解世界， 蕴含了巨大的价值，大数据的终极目标在于从数据中挖掘价值。
大数据的核心：预测
大数据的涵义与研究意义
研究大数据的意义：科学进步
图灵奖获得者吉姆•格雷提出：大数据是科学研究的第四 范式，是从计算密集型科研发展到以大数据为基础的数据密 集型科研方法。
为城市运行服务
社会交流、个性化信息推送、 驾驶安全、智能驾驶
为个人生活服务
企业调度、门店选址、广告推送、 位置营销
为企业经济服务
大数据的应用
1.空间大数据与智能交通
Inrix是美国的一家交通数据处理公司，也是 全球领先的道路交通信息和驾驶员服务供应商。 他们设计的APP是一款致力于为全球交通问题带 来智能数据和先进的分析方法的交通智能信息和位置相关的大数据
空间媒体数据
内容：互联网图像视频数据、社交网络数据 在线电子商务数据、城市监控摄像头数据 特点：数据来源混杂、数据异构性大、数据价值 密度低，实时性强
与空间信息和位置相关的大数据
位置大数据的作用
城市规划、疾病控制、智能交通、 节能减排、环境保护、应急响应
科学实验
模型归纳
模拟仿真
数据密集型
科学研究方法的发展
真正的革命并不发生在分析数据的机器，而在于数据本身 和我们如何运用数据。
大数据的涵义与研究意义
研究大数据的意义：社会变革
2009至今美国政府全面开放了40万联邦政府原始数据集。大数 社会 据已成为美国国家创新战略、国家安全战略、国家IT产业发展战略以 及国家信息网络战略的交叉领域、核心领域。
位置大数据的分类
地理数据 指直接或间接关联 着相对于地球的某 个地点的数据， 包括自然地理数据 和社会经济数据。
轨迹数据 指通过GNSS等测 量手段以及网络签 到等方法获得的用 户活动数据，可以 被用来反映用户的 位置和用户的社会 偏好。
空间媒体数据 包含位置的数字化 的文字、图形、图 像、视频影像等媒 体数据，主要来源 于移动社交网络、 微博等新型互联网 应用
典型应用场景 内容缓存，主 要用于处理大 量数据的高访 问负载，也用 于一些日志系 统等等。
数据模型 Key 指向 Value 的键值 对，通常用 hash table来 实现
优点 查找速度快
缺点 数据无结构化， 通常只被当作 字符串或者二 进制数据
列存储数据库
分布式的文件 以列簇式存储， 查找速度快， 系统 将同一列数据 可扩展性强， 存在一起 更容易进行分 布式扩展 Web应用（与 Key-Value类 似，Value是 结构化的，不 同的是数据库 能够了解 Value的内容） 社交网络，推 荐系统等。专 注于构建关系 图谱 Key-Value对 应的键值对， Value为结构 化数据
21世纪数据的价值有可能等同于20世纪的石油，大数据研究使
价值
得人们降低了对因果关系的渴求，而关注相关关系。只需要知道是什 么，而不需知道为什么。这将使得理解现实和做决定的基础也将受到 根本性挑战。
大数据的涵义与研究意义
研究大数据的意义：经济增长
新的职业 新的企业 新的应用 新的产值
与空间信息和位置相关的大数据
大数据的特点：
１）Volume（体量大）：大量TB级以上已有的数据等待处理； ２）Velocity（速度快）：需要响应以s甚至ms计的流数据不断产生； ３）Variety（模态多样）：数据来源和类型繁多文本、图片、视频等结 构化和非结构化数据并存； ４）Veracity（真伪难辨）：由于数据的噪音、缺失、不一致性、歧义等
功能相对局限
文档型数据库
CouchDB, MongoDb
数据结构要求 查询性能不高， 不严格，表结 而且缺乏统一 构可变，不需 的查询语法。 要像关系型数 据库一样需要 预先定义表结 构 利用图结构相 关算法。比如 最短路径寻址， N度关系查找 等 很多时候需要 对整个图做计 算才能得出需 要的信息，而 且这种结构不 太好做分布式 的集群方案。
与空间信息和位置相关的大数据
地理数据
内容：土地覆盖类型数据、地貌数据、土壤数据、水文数 据、植被数据、居民地数据、河流数据、行政境界及社会 经济方面的数据等。 特点：数据体量大、较为规则化、变化较慢。