ArcGIS地理大数据平台配置及性能优化策略
MapGIS地理信息系统数据集成与数据优化处理方法的应用
MapGIS地理信息系统数据集成与数据优化处理方法的应用摘要：地理信息系统（GIS）可以用于管理、分析和可视化地理空间数据，以支持各种应用领域，包括城市规划、环境保护、应急响应等。
本文探讨了MapGIS地理信息系统的数据集成和数据优化处理方法，介绍了这些方法的实践应用。
通过MapGIS地理信息系统，可以更好地应对现实世界中的复杂地理问题，提高数据的质量和可用性，从而为决策制定者和研究人员提供有力支持。
关键词：地理信息系统；数据集成；数据优化引言：地理信息系统（GIS）是一种用于捕获、存储、分析和展示地理空间数据的强大工具。
它已经成为了许多领域的核心技术，如城市规划、自然资源管理、环境保护、军事战略、应急响应等。
在现代社会中，GIS的应用越来越广泛，其数据集成和优化处理方法变得至关重要。
MapGIS是一种常用的GIS软件，它提供了一系列功能，用于数据集成和数据处理的优化。
本文将讨论MapGIS在这方面的应用，探讨其在解决复杂地理问题中的重要性。
1.数据集成方法的应用MapGIS提供了各种数据集成方法，以满足不同应用领域的需求。
首先，数据输入是数据集成的关键步骤。
MapGIS支持各种数据格式，包括矢量数据、栅格数据、点云数据等。
这使得用户能够轻松地导入不同格式的地理数据，并将其整合到一个统一的系统中。
数据转换是数据集成的另一个重要步骤，MapGIS提供了强大的数据转换工具，使用户能够将不同格式的数据转换为统一的格式和坐标系，有助于消除数据不一致性，确保数据能够在同一坐标系下进行分析。
数据加载是数据集成的最后一步，它涉及将数据加载到MapGIS系统中，以便进行分析和可视化，MapGIS提供了高效的数据加载工具，使用户能够轻松地将数据加载到系统中，并创建地图、图表和报告，有助于用户更好地理解地理数据，支持决策制定和研究工作。
2.数据优化处理方法的应用数据清理是数据优化处理的关键步骤，涉及识别和纠正数据中的错误和不一致性，MapGIS提供了数据清理工具，如拓扑检查和错误检测，可以帮助用户发现和修复地理数据中的问题。
GIS软件高效处理大规模空间数据的策略与技术
GIS软件高效处理大规模空间数据的策略与技术GIS（地理信息系统）软件在处理大规模的空间数据集时，采用了多种技术和方法来确保高效、准确和可扩展的处理能力。
以下是一些主要的处理策略和技术：1. 数据索引技术GIS软件利用空间索引技术来加速对空间数据的查询和检索。
空间索引是一种数据结构，用于存储地理空间对象的位置信息，以便快速访问和检索这些对象。
常见的空间索引技术包括四叉树、R树、KD树等。
这些索引技术能够显著减少查询时所需扫描的数据量，提高查询效率。
2. 数据分块与并行处理对于大规模的空间数据集，GIS软件通常采用数据分块技术将数据划分为较小的、易于管理的块（或称为瓦片）。
然后，利用并行处理技术同时处理这些块，以加速整个数据集的处理速度。
这种分而治之的策略能够充分利用多核处理器和分布式计算资源，提高处理效率。
3. 数据压缩与存储优化GIS软件还采用数据压缩技术来减少空间数据的存储需求，并优化数据的读取速度。
通过压缩算法，可以在保持数据精度的同时减少数据的体积，从而加快数据的加载和处理速度。
此外，GIS软件还利用高效的存储策略，如空间数据库管理系统（Spatial Database Management Systems, SDBMS），来优化数据的存储和检索性能。
4. 分布式计算与云计算随着云计算技术的发展，GIS软件越来越多地利用云计算平台来处理大规模的空间数据集。
云计算平台提供了强大的计算资源和存储能力，可以支持大规模数据的并行处理和实时分析。
GIS软件通过将数据上传到云端，并利用云平台的计算资源进行处理，可以显著提高处理速度和效率。
5. 自动化与智能化处理GIS软件还具备自动化和智能化的处理能力，能够自动识别和处理空间数据中的模式和关系。
例如，GIS软件可以利用机器学习算法来自动分类和识别地理空间对象，或者利用数据挖掘技术来发现空间数据中的隐藏信息和规律。
这些自动化和智能化的处理功能能够减轻人工负担，提高处理效率和准确性。
ArcGIS Server管理与性能优化
68.5
64.3
50
0 SHP FGDB Oracle11g PostgreSQL SQL Server
大数据不同数据源矢量查询
• 大数据不同数据源矢量查询
– Shapefile劣势很明显 – 如果是只读操作File Geodatabase表现不错 – PostgreSQL 免费且足量
吞吐量KB/S
配置用户和角色的存储
•
配置用户和角色信息存储的位置
用户角色管理
•
添加用户
-
配置完存储位置以后，立即添加user和role可能会报错，重 启som和manager服务以后就可以了。
用户角色管理
•
添加角色
开启安全设置
•
激活安全机制
-
配置完用户角色以后再激活
设置服务的访问权限
• •
激活了安全机制以后，默认情况下所有的服务都不能匿 名访问 对于已有的服务，可以用特殊角色进行授权
•
根据最大吞吐量设置实例数 (通常为每个核有2 到4个 实例
最佳的做法是运 行测试实例，在 机器上查看CPU 和内存使用情 况。最大压力下 CPU使用80%为 最优
内存瓶颈（现阶段出现几率不大）解决
•
增加主机内存
•
限制主机上实例数
-
一旦达到这个限制，服务器开始取 代最近很少使用的实例，而不是创 建新的实例
Web Server (Windows/UNIX) Web Application
Web Browser ArcGIS Desktop
Web Service
ArcGIS Desktop
Administrator (ArcCatalog)
• • • •
arcgis地理配准参数
arcgis地理配准参数摘要：1.ArCGIS地理配准简介2.地理配准过程的关键参数3.参数设置方法与优化策略4.配准结果的评估与分析正文：随着地理信息系统（GIS）技术的不断发展，ArCGIS软件已成为地理信息处理和分析的重要工具。
在GIS数据处理中，地理配准是核心环节之一。
本文将详细介绍ArCGIS地理配准过程的关键参数设置方法与优化策略，并提供配准结果的评估与分析方法。
一、ArCGIS地理配准简介地理配准是将具有不同空间参考系统的地理数据（如遥感图像、地形地貌数据等）转换为统一坐标系统的过程。
ArCGIS地理配准主要包括以下几个步骤：1.准备配准数据：包括源数据（如遥感图像）和目标数据（如地形地貌数据）。
2.设置配准参数：包括几何变换类型、变换参数等。
3.执行配准：将源数据转换为目标数据的空间参考系统。
4.评估配准结果：分析配准精度和质量。
二、地理配准过程的关键参数1.几何变换类型：包括仿射变换、单应性矩阵变换、二次多项式变换等。
根据数据特点和需求选择合适的变换类型。
2.变换参数：包括平移、旋转、缩放等。
根据实际需求设置变换参数，确保数据转换准确。
3.配准算法：包括最小二乘法、光束平差法等。
选择适合的配准算法以提高配准精度。
4.相似性度量：包括欧氏距离、角度差异等。
设置合适的相似性度量指标以评估配准效果。
三、参数设置方法与优化策略1.分析数据特点：根据源数据和目标数据的特性，选择合适的几何变换类型和配准算法。
2.调整变换参数：通过多次试验和调整，找到最优的变换参数。
3.设置相似性度量：根据实际需求，合理设置相似性度量指标。
4.优化策略：采用分阶段、多参数优化策略，逐步提高配准精度。
四、配准结果的评估与分析1.评估指标：包括配准精度、重叠度、残差等。
2.评估方法：采用定量评估和定性评估相结合的方法，全面分析配准结果。
3.分析与优化：根据评估结果，进一步优化配准参数，提高配准质量。
总之，ArCGIS地理配准是一项重要且复杂的任务。
GIS性能优化方案
GIS运行性能优化方案针对GIS平台的C/S，B/S图形浏览相关功能的性能问题，进行代码优化的性能提升空间不大，主要是对SDE和ORACLE的运行性能和查询效率进行优化。
具体的优化方案如下：一、合理设置SDE和ORACLE的游标数和连接数。
操作步骤和相关命令1.ORACLE游标数和连接数下面的游标数和连接数设值，只是参考值，是茂名现场的设置，具体设值要根据服务器配置决定。
==============================select count(*) from v$open_cursor;查询当前最大游标数：show parameter open_cursors;修改最大游标数：alter system set open_cursors=3000 scope=spfile;==============================查询当前最大连接数：show parameter processes;查询当前最大会话数：show parameter sessions;修改最大连接数：alter system set processes=300 scope=spfile;修改最大会话数：alter system set sessions=300 scope=spfile;2.SDEconfig 设置连接数方法=====================================================查询当前参数值：sdemon -o info -I configsdeconfig -o export -f c:\confile.sde -i esri_sde -u sde -p sde -s 172.18.27.70sdeconfig -o alter -v CONNECTIONS=256 -i esri_sde -u sde -p sde -s 172.18.27.70=======================================================修改参数值：sdeconfig -o alter -v CONNECTIONS=256 -i esri_sde -u sde -p sde -s 172.18.27.70sdeconfig -o alter -v MINBUFSIZE=65536 -i esri_sde -u sde -p sde -s 172.18.27.70sdeconfig -o alter -v MAXBUFSIZE=262144 -i esri_sde -u sde -p sde -s 172.18.27.70sdeconfig -o alter -v MINBUFOBJECTS=512 -i esri_sde -u sde -p sde -s 172.18.27.70具体设值可以参考附件1 《SDE for Oracle优化.doc》二、修改图层索引和MXD1创建SDE直连连接：打开ArcCatalog，如下图：双击“Add 空间数据连接”节点，添加SDE直连连接弹出窗口，如下图：说明：红色框sde@orclsde，sde为密码，orclsde为本机Oracle客户端指向SDE数据库的连接字。
ArcGIS 10.1 for Server 部署与性能优化策略
运行中的实例：只占用内存，不占用CPU 使用中的实例：即占用内存，又占用CPU
具体应用如何配置实例数
偶尔使用：
–
– – –
服务不经常用到
少数人在短时间内使用 Min/Max值设置为0/1 空闲实例运行时间依业务需求设置
经常使用：
每天都进行服务请求 Min/Max设置为相等
实例数配置
示例介绍：
– – 集群：ServerA+ServerB 配置：4core/8RAM
性能影响因子
地图
虚拟化 CPU 数据源 数据结构
SDE 服务接口 内存 服务类型 存储 部署 集群
架构
网络
客户端 技术
Server 10.1 配置
服务配置过程
Client 并发请求 用户不断增加时 GIS Site站点
Port 6080
传统 GIS Server
ArcGIS 10.1 for Server
–
– – – –
使用EMF代替BMP
使用ESRI_Optimized 符号样式 如果创建缓存，无需考虑使用简单符号 使用Annotation替代Label 使用相同坐标系统
性能监视与调优
响应环节
响应时间：
– – – 传输 处理 查询 Web Server 测试工具 确定性能瓶颈 Web Adaptor 转发 t1 Browser t2 传输 传输 传输 传输
–
– – –
请求：Export地图
并发用户数：10个 运行时间：5分钟 实例数：从232个
实例数配置
最佳实例数：
– 8 Instances
140000
吞吐
7 6 5 4 3 2 1 0
ArcGIS Server地图服务性能优化策略
ArcGIS Server地图服务性能优化策略作者：俞亮，周吉金来源：《科技资讯》 2015年第8期俞亮周吉金（浙江省地理信息中心浙江杭州 310012）摘要：ArcGIS Server是一个用来构建集中管理、支持多用户的企业级GIS应用平台。
由核心的ArcObjects构建，是对ESRI其他两个应用服务器ArcSDE和ArcIMS的一个补充。
数字城市地理信息公共服务平台利用AGS提供的地图服务发布和管理功能，实现了海量空间数据的处理、发布、分享、管理业务。
ArcGIS Server的性能直接影响公共服务平台的使用性能。
影响ArcGIS Server地图服务性能的因素有很多，该文通过优化配置服务参数、调整地图数据显示、优化地图文档结构等多种手段对ArcGIS Server的地图服务进行优化，可以大幅提高地图服务的访问性能。
关键词：ArcGIS Server 地图服务性能优化地图缓存中图分类号：TP31 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2015）03（b）-0018-02①作者简介：周吉金（1984，12—），男，江西上饶人，硕士学历，工程师，研究方向：地理信息系统。
通讯作者：俞亮（1982，6—），男，浙江杭州人，本科学历，工程师，研究方向：地图学与地理信息系统。
随着数字城市建设的不断加快，越来越多的行业部门的应用系统通过调用数字城市地理信息公共服务平台提供的基于ArcGIS Server平台发布的地图服务实现了和数字城市的对接。
应用系统用户数量的不断增加，公共服务平台的地图服务负载压力越来越大，地图浏览速度逐渐变慢、数据查询性能降低。
为了提高地图服务的性能，笔者通过多种手段对地图服务进行优化，在一定程度上提高了地图访问速度。
根据实践经验，该文作者对一些优化策略进行了归纳，和大家一起分析探讨。
1 影响ArcGIS Server地图服务性能的几个因素影响ArcGIS Server地图服务性能的因素有很多，主要有以下几个因素。
GIS系统性能优化策略
特点：统一计算、统一存储、虚拟化
虚拟化部署优势
• 提高物理主机的资源使用率，降低总成本(能源消耗、维护等)
•
•
利用虚拟化技术提供的HA和FT，减少宕机时间并快速恢复、迁移、备仹虚拟机
Esri为在虚拟化环境中使用ArcGIS`软件出现的仸何问题提供技术支持，前提必须是 使用官方支持的操作系统，因为这些已经经过Esri和这些厂商之间的严格测试，尤 其是VCE Vblock环境的测试，有相应的质量保证
显示 复杂 性 数据密 度
工作流 基准
输出格 式
服务 配置
数据 缓存
服务组织，数据密度
• 高复杂地图文档
• 36个图层（点、线、面） • 每个图层有几千-几万要素 • 全部显示 • PostgreSQL
• 预览显示时间为10秒 • 低复杂地图文档
• 2个图层（线、面）
• 每个图层有几十个要素
• 全部显示 • fileGDB数据库
可操作图层来自于劢态数据源 缓存的底图可以来自于ArcGIS Online 初除地图文档中引用的其他服务
服务组织，重视消息
Analyze：
• 解决错误 • 处理警告（会影响地图绘制和显示性能） • 重视消息：潜在性能问题
服务配置，ArcGIS 10.2 for Server新特性
具备ArcGIS 10.1 for Server的新特性
• 以64位本地应用程序的形式运行，软件性能得到大的提升 • 减少单点故障，自劢配置管理，提升了处理故障恢复，使得架构更加的健壮 • 可以通过具有管理权限的REST admin API迚行管理编辑 • 采用自适应网站配置管理，与门服务弹性云部署 • 全新的Java软件组件体系结构，Linux环境支持更加友好
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
80%
78% 82% 85% 85% 78%
68.5%
64% 61% 81.5% 78% 60%
50%
47% 41.9% 42% 49% 52%
40.5%
40.3% 41.2% 40.7% 41% 41%
实践3：系统参数影响
实践表明：系统参数设为系统默认时（既 80%），性能 最优
实践4：不同存储类型性能对比
1、输入数据
| 发布成服务
1、准备数据
2、选择注册大数据文件共享
3、输入数据路径注册
1、输入数据 | 服务查看
查看服务清单
查看服务目录
Portal里查看服务
2、分布式计算|与传统GIS Server处理区 别
传统GIS Server处理并发请求： • 启动多实例
GA Server大数据分布式计算： • 分解多个task
3、结果存储|Big Data Store
• • • • 分布式存储 横向扩展 高效检索 备份机制
4、内容发布、可视化显示
丰富的分析工具 5大类，11小类
涵盖了点、线、面的统计、分析、管理 汇总数据
• • • • • 聚合点 连接要素 轨迹构建 汇总属性 范围内汇总
分析模式
• • • • 计算密度 查找热点 创建时空立方体 创建缓冲区
2、软件平台性能|GeoAnalytics参数配置
• 参数设置：站点(根) > System > GeoAnalyticsTools>参数
– CPU参数：是针对集群中总CPU核数进行设置 – 内存参数：是针对每个GA节点进行设置
2、软件平台性能|GeoAnalytics参数配置
• GeoAnalytics参数设置举例：
方案一 方案二
8core 8core
16G 64G
39分钟 9分钟
60% 90%
>95% ~50%
实践2：内存利用率|点聚合性能测试
• 方案一，内存利用率
• 方案二，内存利用率
实践2：DataStore内存密集型|copy to datastore
• 测试场景：
测试场景
基期地类图斑 （模拟）
存储类型
• • Maximum allowed memory per job per machine (GB): 6 Maximum allowed compute cores per job (CPU):4
2、软件平台性能|GeoAnalytics实例数
• 设置GeoAnalytics GP工具的最大实例数，是指可以同时运 行多少个任务数，系统默认的每个节点最大实例数为1， 集群中有三个节点，那么最大实例数为3 既：可以同时执行三个分析任务： 当前有一个任务正在执行：
大数据成果库
1、输入数据 | 类型、来源
Web GIS Layer • 要素服务
Big Data File Share • • 分隔符文件（csv，tsv..） Shapefile
来源：
• • File GDB DBMS
来源： • File（CIFS、NFS） • HDFS • Hive • 云存储
ArcGIS Data Store
X,Y 影像大数据平台 矢量大数据平台 实时大数据平台
GIS Server
提供GIS服务器能力
Geocoding
Business Analyst
Raster Analytics
GeoAnalytics Server
GeoEvent Server
GeoAnalytics Server
ArcGIS地理大数据平台配置及性能优化 策略
刘春影
目录
1、ArcGIS GeoAnalytics介绍 2、性能影响因子 3、性能优化实践 4、配置方案参考 5、总结
ArcGIS GeoAnalytics介绍
什么是ArcGIS GeoAnalytics
1. 对时空数据进行分布式计算处理的新平台
3、数据组织
• Feature Service • bigdata file share
数据 1 类型
• •
csv shp
存储 2 形式
运行 3 场景
• 文件型存储 • 分布式存储 • 云存储
• 计算密集型 • 网络I/O密集型 • 磁盘I/O密集型
3、数据组织|①数据类型
数据预 处理
数据集 准备 Bigdata file share
4、部署模式
单机部署：
• 测试环境
• 计算集群：GA节点配置、数量 • 存储集群：spatioltemporal节点配 置、数量
集群部署：
性能优化实践
典型大数据分析场景
场 景 与 资 源 消 耗
CPU计算密集型
内存密集型 磁盘I/O密集型 网络I/O密集型
如点聚合运算（Aggregate Points）
• • Maximum allowed memory per job per machine (GB): 12 Maximum allowed compute cores per job (CPU): 9
2、软件平台性能|GeoAnalytics参数配置
GeoAnalytics参数设置举例：
– 举例2，同时执行两个任务，集群中有三个节点，每个节点配置： 4core、12G内存，那么集群中总资源为：12core、48G内存，同时执 行两个任务时，参数设置：12core x 40%=4.8core，16G x 40%=6.4G 内存，结果取整，参数设置为：CPU：4，内存：6。设置参数：
场景描述
copy
datastore
to
1000万
HDFS
1000万条基期地类图斑数据，由
HDFS分布式存储，拷贝到 Spatiotemporal时空大数据存储
• 测试结果：
测试场景 耗时 GACPU利 用率 copy datastore to GA内存 利用率 DataStore CPU利用率 DataStore 内存利用率
Feature Service
3、数据组织|②数据存储形式
File
HDFS
Hive
CloudStone
•
公共存储： • Windows共享 • Linux共享 • 优点： • 使用便捷 • 缺点： • 性能瓶颈
• • 分布式文件存储 • 优点： • 海量数据处理速度快 • 冗余机制 • 缺点： • 大量小文件存储不适合
实践小结
系统性能优化是一个反复实践的过程！
综合影响因素：数据规模、分析场景、参数设置、节点配置
不要忽略了DataStore！
1. DataStore时空大数据存储，建议采用本地磁盘 2. 亿级数据，数据源采用HDFS分布式存储 3. 系统参数，设置为80%时最优
部署模式
基础WebGIS+分布式存储+分布式计算
用率
40% 40% 41%
方案一 方案二
方案三
方案四 方案五 方案六 方案七 方案八
480万
480万 480万 480万 480万 480万
1000万
1000万 1000万 1.3亿 1.3亿 1.3亿
80%
70% 60% 80% 70% 60%
37
42 45 54 60 60
云存储 • 优点： • 高可扩展性 • 高容错性 • 高吞吐量 • 缺点： • 需要专业的 运维
3、数据组织|③运行场景
关于计算、分析的理解：
– 计算：找出这间屋子里谁个子最高 – 分析：找出这间屋子里谁跟谁关系最好
内容分析：需要关联更多属性，消耗资源更多 • 点聚合统计：属于空间计算 • Join连接：属于空间分析，如分析出从一个ATM机，到另一 个ATM机的转账记录，要求一小时以内、且转出ATM机之 间距离在1KM以内、且转账金额为5万美金以内的要素 相同数据规模下，Join工具消耗资源更高！
拷贝数据到Relational ，对DataStore CPU利用率较高
实践2：内存密集型|点聚合性能测试
• 测试数据
测试 测试场 景 数据量 3000万条 数据结构 较为复杂
数据描述
2014年纽约出租 车运行数据
分析内容 1km格网，点聚 合
• 测试结果
测试 CPU 内存 耗时
CPU资源利用
率
内存利用率
临近分析
数据管理 • 拷贝到DataStore
位置查找
• 查找相似位置
性能影响因子
谈及性能，我们在谈什么？
响应时间
？
系统吞吐量
？
资源利用率 ？
是指系统正常运行时，各项计算资源利用率维持在理想范围内，且遇到峰值
访问时，依然保持健壮性、稳定性运行、具备良好扩展性、延展性的一种能 力
而这种能力，需要硬件平台、软件平台、部署模式、软件配置等各项指标综
4
480万条
1.3亿条
实践3：系统参数影响|面状数据统计
• 测试结果
场景 耕地质量 基期地 类图斑 系统参 数 耗时 GA CPU GA内存利 Datastore Datastore CPU利用 内存利用
等别数据
100万 200万
数据
100万 200万 80% 80%
（分钟） 利用率
4.4 25 84% 75%
如属性关联运算 （ Join ）、 缓 冲区分析（ Buffer）
大数据分析过程、结果数据写入
空间数据读取读取、加载过程
分析场景与资源利用
不同分析场景、对系统资源利用率概览：
实践1：CPU密集型运算|GA CPU利用率
点聚合运算，对GA CPU利用率较高
实践1：CPU密集型运算|DataStore CPU利 用率