时序空间大数据处理平台方案
时空大数据挖掘分析及可视化技术研究与系统设计
第3期2020年1月No.3January ，2020时空大数据挖掘分析及可视化技术研究与系统设计江苏科技信息Jiangsu Science &Technology Information曹全龙，石善球（江苏省基础地理信息中心，江苏南京210013）作者简介：曹全龙（1980—），男，江苏常州人，高级工程师，硕士；研究方向：GIS 应用与开发。
摘要：大数据正日益改变人类的工作、生活和思维方式，当今社会80%以上的数据都与时空相关。
无论是政府主导的智慧城市建设、土地利用规划、应急管理，还是企业的网点选址、营销策划等行为，都离不开时空大数据的支撑。
如何对时空大数据进行分析挖掘，并实现大数据的可视化表现成为社会普遍关心和重点研究的内容。
文章分析了时空大数据分析挖掘及可视化的发展现状及存在问题，研究了主要关键技术，并对系统进行了总体设计。
关键词：时空大数据；分析挖掘；数据可视化；系统设计中图分类号：P2文献标志码：A 0引言以大数据、物联网、云计算等为代表的信息技术迅猛发展，引领着新一轮科技革命和产业变革，正在日益改变人们的生产生活方式、经济运行机制和社会治理模式。
大数据既是大机遇，也是大红利。
国家已经把大数据发展上升为国家战略，大数据对经济建设、行业发展、政府宏观管理等各方面都起到重要的基础支撑作用。
随着智慧城市的发展，很多城市都在开展时空大数据平台建设，通过建立基础时空框架，提供丰富多样的时空数据服务，满足城市运行和管理的自动化、智能化需求。
时空大数据主要包含基础地理数据、遥感影像数据、行业专题数据、互联网大数据、物联网及GPS 实时数据等，数据量庞大，种类繁多，格式各异。
为了更好地利用数据服务行业发展和政府管理，充分发挥时空大数据的信息支撑作用，迫切需要解决数据的挖掘提取、整合分析以及可视化表达等问题。
1发展现状及存在问题时空大数据挖掘通过数据表达、信息组织与知识发现等手段发现数据深层次的特征和规律，主要包含时空模式挖掘、时空聚类、时空分类、时空异常检测等内容［1］。
大数据 时序数据库技术要求与测试方法
大数据时序数据库技术要求与测试方法大数据时序数据库技术要求与测试方法如下：1. 高吞吐量写入能力：大数据时序数据库需要具备高吞吐量写入能力，以应对持续产生的大量数据。
为实现这一要求，系统应满足两个基本技术点：水平扩展性和单机LSM体系结构。
水平扩展性是指系统应以集群化部署，支持动态扩缩容；而LSM体系结构则用于保证单台机器的高吞吐量写入，通过将数据写入内存和追加写入日志，避免随机写入磁盘，从而提高写入性能。
2. 数据分级存储/TTL：针对时序数据的冷热性质，大数据时序数据库应具备数据分级存储/TTL技术特性，以优化存储空间和提高查询效率。
3. 高效时间窗口查询能力：时序业务的查询需求包括实时数据查询和时间段历史数据查询。
大数据时序数据库应具备高效的时间窗口查询能力，特别是针对大量数据的查询进行优化。
4. 多维度查询能力：时序数据通常具有多个维度的标签来描述一条数据。
因此，大数据时序数据库应支持多维度查询能力，以满足多维度的数据分析需求。
以上技术要求可以通过测试方法进行评估和验证。
具体的测试方法可能因不同的应用场景和需求而有所不同，但一般应包括以下几个方面：1. 性能测试：测试大数据时序数据库在高吞吐量写入、查询等方面的性能表现，例如通过写入速度、查询速度等指标进行评估。
2. 负载测试：模拟实际业务场景中的数据负载情况，测试数据库在各种负载下的表现和稳定性。
3. 容错测试：测试数据库在出现故障或异常情况下的容错能力和恢复能力。
4. 兼容性测试：验证大数据时序数据库与其他相关系统的兼容性，以确保数据的完整性和一致性。
5. 功能测试：检查大数据时序数据库是否满足所规定的功能需求和业务需求，例如多维度查询、时间窗口查询等功能的测试。
6. 安全测试：评估大数据时序数据库的安全性能，包括数据的加密、权限控制等方面。
通过以上技术要求和测试方法，可以对大数据时序数据库的性能、稳定性、安全性等方面进行全面评估，以确保其能够满足实际业务的需求和提供高效、可靠的数据服务。
计算机论文：基于时序数据库在数采存储的设计及应用
计算机论文：基于时序数据库在数采存储的设讣及应用摘要：本文介绍时序数据库的概念，从卷烟企业制丝车间数据实时采集的特点出发分析、总结数据的核心需求，分析时序数据的存储以及与传统数拯库的操作性能对比,引入对时序数据库在卷烟企业制幺纟车间应用的思考以及提出简单应用的实现。
关键词：时序数据库；存储；历史趋势;随着我国烟草行业的不断发展，为国家.社会枳累了巨大财富，成为国家财税的重要来源。
目前烟草行业在我国经济与社会发展中占有重要地位。
近些年来国家对烟草行业的生产规范提出了更高的要求。
随着最新的讣算机技术正在不断的运用到烟草的生产制造过程中，在提高生产自动化水平的同时也提髙了生产数据的可追溯性。
本文将重点阐述时序数据库在卷烟企业制丝车间的应用。
旨在解决卷烟企业制丝车间生产数据采集遇到的一些问题。
2、时序数据库2.1.时序数据库简述时序数据库全称时间序列数据库，时序数据库主要处理带时间标签按时间顺序变化其值也发生变化的数据，这种数据也称为时序数拯。
时序数据有如下几个特点：(1)基本上是插入操作较多且无更新和删除的需求:(2)数据带有时间属性，且数据量随着时间递增;(3)插入数据多，每秒钟插入可到达千万甚至是上亿的数据量:(4)查询、聚合等操作主要针对近期插入的数拯;(5)时序数据能够还原数据的变化状态;(6)可以通过分析过去时序数据的变化、检测现在的变化，以达到预测未来如何变化的目的。
对于时序数据库以上特点，在有时序数据产生，并且需要展现其历史趋势、周期规律、异常性的，进一步对未来做出预测分析的，都是时序数据库适合的场景。
2.2.时序数据库的存储方式关系型数据库存储几乎是使用Btree,这是由于在查询和顺序插入时有利于减少磁盘寻逍次数的组织形式。
磁盘寻道时间是非常慢的，一般在10ms左右，这是磁盘的随机读写慢的根本原因。
对于大多数都是写入场景的时序数据库，Btree就显得不太适用。
频繁的写入操作要不断的检索和更新索引这会岀现大量的随机10,这样在磁盘寻道上极英的耗费时间。
涛思数据处理方法
涛思数据处理方法
涛思数据处理方法主要包括连续查询和时序数据处理。
涛思数据的连续查询采用时间驱动模式，能将数据插入和读出的速度较现有通用数据库提高10倍以上。
用户通过TAOS SQL定义连续查询以后，TDengine自动在最后的一个完整的时间周期末端拉起查询，并将计算获得的结果推送给用户或者写回TDengine。
连续查询采用滑动窗口的方式进行计算，是一种简化的时间驱动的流式计算。
针对库中的表或超级表，TDengine可提供定期自动执行的连续查询，用户可让TDengine推送查询的结果，也可以将结果再写回到TDengine中。
每次执行的查询是一个时间窗口，时间窗口随着时间流动向前滑动。
在定义连续查询的时候需要指定时间窗口（time window，参数interval）大小和每次前向增量时间（forward sliding times，参数sliding）。
此外，涛思数据还定义了创新的时序数据存储结构，能提供时序空间大数据的存储、查询、分析和计算服务，为物联网数据处理提供全栈解决方案。
它无需集成Kafka、Redis、Spark、Hbase等系列软件，大幅降低系统架构的复杂度，且该产品所需计算资源不到通用大数据方案的1/5，存储空间不到通用数据库的1/10，能提高数据处理的性能，降低产品成本。
以上内容仅供参考，如需更多信息，可访问涛思数据官网查阅。
空间数据管理平台解决方案
空间数据管理平台解决方案1.引言1.1方案概述空间数据管理平台解决方案主要是针对我国各级测绘院、信息中心建设区域地理信息基础框架的迫切需求，开发的一套专业性强、具有高可扩展性的基础地理信息数据库管理平台。
整个方案从管理多源、多尺度、多类型的基础地理信息数据的角度出发，开发了一些列软件系统，包括空间数据入库更新子系统、空间数据质量检查子系统以及空间数据管理平台等，可以实现对现有基础地理信息数据的整合、转换与集成管理，为政府、企业、公众等提供空间信息服务。
1.2系统特点●“多源、多尺度、多时相”基础地理数据的集成管理由于基础地理数据具有多源、多尺度、多时相的特点，基础地理数据管理平台必须具有集成不同数据类型、不同比例尺、不同时间的各种基础地理数据的能力。
●多比例尺数据集成对于不同尺度的基础地理数据，其集成通过统一空间参考系（WGS84、西安80、北京54）或动态投影技术来实现。
不同比例尺的基础地理数据可以叠加一起显示，通过控制其显示比例实现地图的逐层显示效果。
●多类型数据集成对于不同类型的数据（如DLG与DRG）的集成采用按空间坐标范围或图幅索引实现。
●多时序数据集成对于不同时间段的基础地理数据，采用历史数据库来实现。
根据数据更新周期的不同，采用按数据集、图幅、对象级别的历史数据库机制。
●基础地理数据管理全过程支持SuperMap D-Manager特别针对我国各级测绘院、信息中心设计开发，系统支持数据加工、数据入库管理、数据共享、数据发布的整个业务过程，可以快速为用户打造完备的基础地理数据中心，满足各种用户对基础地理信息的需求，为数字城市建设服务。
●基础性与平台性SuperMap D-Manager从设计到实现，充分考虑了其作为基础性、平台性等支撑性要求。
SuperMap D-Manager在设计思路、软件开发实现上都具有高可扩展性的特点。
设计思路上，SuperMap D-Manager面向的是我国各级测绘院、信息中心的定位，具有管理各种类型、各种尺度、各个区域的基础地理数据的能力。
时序空间大数据处理平台方案
实时计算的衍生数据可以实时写入新的表，方便后续的查询操作。衍生数据还可以与其他 原始数据或其他衍生数据进行各种聚合计算，生成新的数据。
select avg(degree) from t1 interval(5m);
查询北京所有温度传感器记录的温度每五分钟的平均值
select avg(degree) from thermometer where loc=‘beijing’ interval(5m);
TDengine 实时Stream计算
面临的挑战
开发效率低
因牵涉到多种系统，每种系统有自己的开发语言 和工具，开发精力花在了系统联调上，而且数据
运维复杂
每个系统都有自己的运维后台，带来 更高的运维代价，出问题后难以跟 踪 解决，系统的不稳定性大幅上升
的一致性难以保证
运行效率差
非结构化数据技术来处理结构化数据，整体性能 不够，系统资源消耗大。因为多套系统，数据 需 要在各系统之间传输，造成额外的运行代价
⑤
FILE
Commit log
FILE
Vnode
TDengine Metric：多个采集点的数据聚合
实际场景中，经常需要将多个采集点数据进行聚合处理，比如所有温度传感器采集的温度的平均值。因 为一个传感器就是一张表，这样需要将多张表聚合。为减少应用的复杂性，TDengine引入 Metric概念。
超融合
将大数据处理需要的消息队列、缓存、数据库、流式 计算、订阅等功能融合在一起，提升运行效率，保证 整个系统的数据的一致性
智慧城市时空大数据平台建设技术大纲(2019年版)
智慧城市时空大数据平台建设技术大纲（2019版）一、背景总书记在党的十九大报告中提出，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，建设数字中国、智慧社会。
根据《自然资源部机关各司局职能配置、设机构和人员编制规定》，组织数字中国时空信息数据库建设与更新是自然资源部依法赋予相关职能部门的重要职责。
城市时空大数据平台是数字中国时空信息数据库的重要组成部分，是基础测绘转型升级的重要任务，是智慧城市的基础支撑。
开展智慧城市时空大数据平台建设，是切实贯彻落实好总书记重要指示精神的具体举措，是全面履行好自然资源部职责的切实行动，是提升城市治理能力的重要手段。
自2008年智慧地球概念提出后，世界各国给予了广泛关注，并聚焦经济发展最活跃、信息化程度最高、人口居住最集中、社会管理难度最大的城市区域，先后启动了智慧城市相关计划。
我国也高度重视智慧城市建设，2014年，经国务院同意，国家发展和改革委员会等八部门联合出台的《关于促进智慧城市健康发展的指导意见》（发改高技[2014]1770号）提出“智慧城市是运用物联网、云计算、大数据、地理信息集成等新一代信息技术，促进城市规划、建设、管理和服务智慧化的新理念和新模式。
建设智慧城市，对加快工业化、信息化、城镇化、农业现代化融合，提升城市可持续发展能力具有重要意义。
”2016年，《中共中央国务院关于进一步加强城市规划建设管理工作的若干意见》要求，推进城市智慧管理，到2020年，建成一批特色鲜明的智慧城市。
作为智慧城市建设的重要组成，智慧城市时空大数据平台建设试点工作自2012年启动以来，已经在智慧城市建设和城市运行管理中得到了广泛深入应用，发挥了基础支撑作用，极大提高了城市管理能力和水平。
自然资源部组建后，测绘工作成为自然资源统一监管工作的组成部分，其服务目标和对象更具针对性，工作重心更加突出，由原来面向全社会的普适性服务，转化为围绕自然资源管理“两统一”职责履行这个中心，做好技术保障与支持的同时，为经济建设、国防建设和社会发展继续提供基础性、公益性测绘保障。
时序数据库--在电网中的应用
普华思极有容时序数据库
普华思极有容时序数据库是为物联网而生的大数据处理平台，是面向物联网的新一代分布式时序数据库，可以让物联网、工业互联网大数据平台成本直降80%。
一、相比HBase,等数据库使用普华思极有容时序数据库来存储有以下优势:
1. 存储空间大幅节省，估计不到HBase的1/10
2. 服务器资源大幅节省，估计不到1/5
3. 查询速度提高至少10倍
4. 提供异地容灾备份方案
5. 支持通过标准SQL进行即席查询
6. 数据超过保留时长，自动删除
7. 零管理，安装、部署、维护极其简单，一键搞定
二、针对电网营销系统数据特征：
1.所有采集的数据都是时序的
2.数据都是结构化的
3.一个采集点的数据源是唯一的
4.数据很少有更新或删除操作
5.数据一般是按到期日期来删除的
6.数据以写操作为主，读操作为辅
7.数据流量平稳，可以较为准确的计算8.数据都有统计、聚合等实时计算操作
9.数据一定是指定时间段和指定区域查找的
10.数据量巨大，一天的数据量就超过100亿条
三、我们提供以下解决方案：
1.用采系统的实时预警与用电分析；
2.线损的实时监测和分析；
3.配电设备的实时监测和分析；
4.广域量测系统的数据处理；
5.智能变电站热点监测系统分析。
6........。
8大数据类型应用领域
8大数据类型应用领域随着信息技术的快速发展，数据已经成为当今社会的重要资源。
数据的类型多种多样，每种类型都有其独特的应用领域。
本文将介绍8大数据类型及其应用领域，以帮助读者更好地了解数据的多样性和广泛应用。
1. 结构化数据结构化数据是指以表格形式存储的数据，具有明确的数据模式和关系。
这种数据类型广泛应用于金融、零售、物流等领域。
例如，在金融领域，结构化数据可以用于分析股票市场的趋势和预测未来的走势。
在零售领域，结构化数据可以帮助企业了解消费者的购买习惯和偏好，从而制定更有效的营销策略。
2. 非结构化数据非结构化数据是指没有明确数据模式和关系的数据，如文本、音频、视频等。
这种数据类型在社交媒体、新闻媒体、医疗等领域得到广泛应用。
例如，在社交媒体领域，非结构化数据可以用于分析用户的情感倾向和舆论趋势，帮助企业了解用户对产品或服务的评价和反馈。
3. 时序数据时序数据是按时间顺序排列的数据，常见于传感器、气象、金融等领域。
这种数据类型可以用于预测和监测。
例如，在气象领域，时序数据可以用于预测未来的天气情况，帮助人们做出合理的决策。
在金融领域，时序数据可以用于分析股票价格的波动和趋势，帮助投资者做出投资决策。
4. 空间数据空间数据是指与地理位置相关的数据，如地图、卫星图像等。
这种数据类型在地理信息系统、城市规划、环境保护等领域得到广泛应用。
例如，在城市规划领域，空间数据可以用于分析城市的交通流量和人口分布，帮助规划者制定合理的城市发展策略。
5. 图数据图数据是由节点和边组成的数据结构，常用于社交网络分析、推荐系统等领域。
例如，在社交网络分析领域，图数据可以用于分析用户之间的关系和社交网络的结构，帮助企业发现潜在的商机和用户需求。
6. 生物数据生物数据是指与生物学相关的数据，如基因序列、蛋白质结构等。
这种数据类型在生物医药、基因研究等领域得到广泛应用。
例如，在生物医药领域，生物数据可以用于研究疾病的发病机制和药物的研发，帮助科学家找到治疗疾病的新方法和药物。
时空大数据处理及应用
时空大数据处理及应用时空大数据处理及应用是指利用大数据技术和空间信息技术对时空数据进行采集、整理、存储、分析和应用的过程。
时空大数据在各个领域中都有广泛的应用，尤其在城市规划、交通管理、环境监测、医疗卫生、农业、气象和资源管理等领域中起到了重要的作用。
首先，时空大数据处理涉及到数据采集和整理的过程。
随着传感器技术和互联网的发展，大量的时空数据源不断涌现。
对这些数据进行采集和整理是时空大数据处理的第一步。
数据采集可以通过各类传感器、卫星遥感、移动通信等方式进行，涉及到的数据类型包括位置数据、时间数据、传感数据等。
采集到的数据需要进行整理，包括数据清洗、数据融合和数据存储等。
这些处理过程是保证数据质量和数据一致性的关键。
其次，时空大数据处理涉及到数据分析和挖掘的过程。
通过对时空数据进行分析和挖掘，可以得到有用的信息和知识。
数据分析和挖掘技术包括数据模型建立、数据挖掘算法、时空模式识别、时空关联分析等。
通过这些技术，可以从时空数据中挖掘出隐藏的规律和关联，提取出有用的特征和知识。
例如，在城市规划中，通过对居民的出行数据进行分析和挖掘，可以了解城市交通流量、拥堵状况、交通出行模式等，为城市规划和交通管理提供科学依据。
再次，时空大数据处理涉及到数据可视化和应用的过程。
对于大量的时空数据，通过可视化的方式将其展示出来，可以更直观地理解和利用这些数据。
数据可视化技术包括地图可视化、时空动画、散点图、折线图等。
通过这些可视化手段，可以将复杂的时空数据变成直观的图形和图像，帮助人们更好地理解和应用这些数据。
例如，在环境监测中，可以将污染源的空间分布和时序变化通过地图可视化展示出来，帮助环保部门和决策者进行污染治理和环境管理。
最后，时空大数据处理在各个领域中都有广泛的应用。
在城市规划方面，可以通过分析和挖掘居民的行为数据，了解城市的发展趋势和需求，优化城市规划和空间布局。
在交通管理方面，通过分析和挖掘车辆的位置数据和交通流量数据，可以预测道路拥堵状况，优化交通信号灯的配时方案，提高交通效率。
leveldb在处理时序数据的应用实例
一、概述LevelDB是由Google开发的一种高性能、持久化的键值存储系统，适用于在本地存储大量数据并保证数据的持久化。
随着大数据时代的到来，处理时序数据成为了一种常见的需求。
本文将重点探讨LevelDB在时序数据处理中的应用实例。
二、LevelDB简介1. LevelDB的特点LevelDB具有高性能、持久化、灵活的数据模型、多版本并发控制(MVCC)等特点，使得它在处理大规模时序数据时表现出色。
2. LevelDB的基本原理LevelDB的存储结构由memtable、sstable、log等组成，通过memtable和sstable两种数据结构的配合，LevelDB能够实现高效的写入和查询操作。
三、时序数据的特点1. 时序数据的定义时序数据是指按照时间顺序排列的数据集合，常见于传感器数据、日志数据、监控数据等领域。
2. 时序数据的特点时序数据具有时间相关性强、数据量大、数据频繁更新等特点，这为存储和查询操作提出了更高的要求。
四、LevelDB在时序数据处理中的应用实例1. 时序数据的存储LevelDB的数据模型能够灵活地存储时序数据，通过合理设计key的格式，将时间信息融入key中，可以实现对时序数据的有效存储和组织。
2. 时序数据的查询LevelDB支持高效的范围查询操作，对于时序数据的按时间范围的查询提供了良好的支持。
通过合理设计key的范围，可以在LevelDB中高效地查询指定时间范围内的数据。
3. 时序数据的更新LevelDB的MVCC特性实现了多版本的数据控制，对于时序数据的频繁更新提供了高效的支持。
通过合理控制数据的版本，可以实现对时序数据的高效更新。
4. 时序数据的压缩LevelDB的sstable结构可以通过合理的压缩算法对时序数据进行压缩，减小数据存储空间，提高存储效率。
五、LevelDB在时序数据处理中的优势1. 高性能通过合理的存储和查询设计，LevelDB能够实现对时序数据的高效存储和查询操作，保证数据的实时性和准确性。
智慧西宁时空大数据平台建设试点项目通过省级验收
20 信息化测绘智慧西宁时空大数据平台建设试点项目通过省级验收2025年宁夏将全面建成实景三维应用服务体系近日，智慧西宁时空大数据平台建设试点项目顺利通过由青海省西宁市自然资源和规划局组织的省级验收。
专家组听取了智慧西宁时空大数据平台建设情况，观看了系统功能演示，查阅了项目建设全过程档案资料，认为该项目深入贯彻新发展理念，依据总体设计方案，建立了符合西宁时空数据建设的系列标准规范，形成了具有统一时序的二三维时空大数据体系，构建了满足各方需求的时空大数据平台，开展了典型示范应用，建设了有效支撑环境，形成了“1+1+1+5+N”的试点工作成果体系。
项目成果支撑西宁市数字政府、数字经济、数字民生、民族团结、乡村振兴、应急管理、生态文明建设等对时空地理信息的需求，验证了时空大数据平台对各个领域智慧应用的支撑能力，筑牢了6月5日，记者从宁夏回族自治区自然资源厅获悉，地形级实景三维将于2025年实现全区覆盖和时序更新，全域重要地物要素实体化改造完成，5个地级市城市三维模型构建完成，部件级实景三维完成试点建设和探索应用。
届时，随着物联感知数据服务能力不断提升，应用服务体系全面建成，宁夏回族自治区、市级实景三维在线、离线相结合服务系统将初步建成，持续赋能全区自然资源管理，支撑数字政府、数字宁夏建设和社会化服务。
据了解，宁夏于2020年9月启动实景三维建设项目，目前已完成“三类”实景三维成果建设和国土空间基础信息平台建设。
“现在正建设宁夏自然资源三维立体‘一张图’数据管理系统，初步形成调查监测评价、监管决策、‘互联网+’政务服务三大应用体系。
”自治区自然资源厅国土测绘处负责人拜琦瑞介绍，自今年起，宁夏将结合发展需求，开展实景三维数据生产更新。
除对全区变化区域及重点区域地形级实景三维数据进行更新外，宁夏自然资源部门还将对全域重城市信息模型（CIM）、实景三维西宁、城市大脑建设等数字孪生底座，彰显了测绘地理信息部门在智慧城市建设中的作用，为全省智慧城市时空大数据平台建设和应用做出了示范，提供了样板。
空间时序数据分析在地理学中的应用
空间时序数据分析在地理学中的应用随着科技的不断发展和数据的丰富积累，空间时序数据分析在地理学中的应用也得到了越来越多的关注。
空间时序数据是指在空间上具有一定位置特征的同时，还具备时间属性的数据。
地理学作为研究空间分布和演变规律的学科，对于空间时序数据的分析具有重要意义。
一、地理学中的时空分析方法地理学中常用的时空分析方法有空间结构分析、空间关联分析和地理信息系统（GIS）等。
空间结构分析研究地理空间格局的特征与组织方式，通过对各要素之间的关系进行统计分析，探索其内在规律。
空间关联分析则用于揭示地理现象之间的空间相关性和相互影响关系，例如地理空间中的热点、聚集和离散现象。
而地理信息系统则是一种综合运用计算机技术和地理学原理，对空间数据进行采集、存储、管理、分析和展示的工具。
二、空间时序数据分析方法及应用空间时序数据分析是地理学中的一种重要的研究方法，可以用来探索地理现象的演变过程和规律。
主要方法包括时间序列分析、空间波动分析、地理回归模型等。
时间序列分析是对时间上连续的数据进行研究，揭示地理现象的发展趋势和周期性变化。
空间波动分析则是研究地理现象在空间上的扩散和传播过程，找出空间分布中的异常和规律性。
地理回归模型则是通过建立数学模型来描述地理现象的空间关联性和影响因素。
在城市化研究中，空间时序数据分析可以用于探索城市扩张的空间格局和速度。
通过对城市发展的时序数据进行分析，可以了解城市的发展趋势和速度，为城市规划和管理提供科学依据。
在环境研究中，空间时序数据分析可以用于监测和评估环境变化的过程和影响因素。
通过对污染物浓度和空气质量等指标的时间和空间变化进行分析，可以了解环境问题的时空分布规律，为环境保护和治理提供参考。
三、空间时序数据分析的挑战和展望尽管空间时序数据分析在地理学中的应用前景广阔，但也面临着一些挑战和难题。
首先，空间时序数据的采集和整理过程需要消耗大量的时间和精力，数据质量也存在一定的不确定性。
时序数据的采集和存储模型
时序数据的采集和存储模型随着互联网的发展和物联网的兴起，大量的时序数据被产生和积累。
时序数据是指按照时间顺序排列的数据，例如气象数据、交通流量数据、股票价格数据等。
由于时序数据的特殊性，对其进行高效的采集和存储成为一个重要的挑战。
本文将介绍时序数据的采集和存储模型，以帮助读者更好地理解和应用时序数据。
1. 时序数据的采集时序数据的采集是指从不同的数据源获取时序数据的过程。
常见的数据源包括传感器、日志文件、数据库等。
时序数据的采集可以通过两种方式进行：主动采集和被动采集。
主动采集是指系统主动向数据源请求数据。
例如，传感器可以定时向系统发送数据，日志文件可以通过定时任务进行读取。
主动采集的优势在于能够实时获取数据，但也存在着对数据源的依赖和资源占用的问题。
被动采集是指系统被动地接收数据源发送的数据。
例如，通过监听某个端口接收传感器发送的数据，或者通过订阅日志文件的变动来获取数据。
被动采集的优势在于不需要主动请求数据，但也存在着可能丢失数据的问题。
2. 时序数据的存储模型时序数据的存储是指将采集到的时序数据存储到合适的介质中，以便后续的分析和应用。
时序数据的存储模型应该具备高效的读写能力、可扩展性和容错性。
常见的时序数据存储模型包括关系型数据库、时序数据库和大数据存储系统。
关系型数据库适用于小规模的时序数据存储，可以通过表结构来存储和查询数据，但在大规模数据存储和查询方面存在性能瓶颈。
时序数据库专门针对时序数据进行了优化，采用了列式存储和索引等技术，可以实现高效的数据存储和查询。
大数据存储系统则通过分布式存储和计算来应对海量的时序数据，例如Hadoop 和Spark等。
除了选择合适的存储模型，时序数据的存储还需要考虑数据的压缩和索引。
由于时序数据通常具有高度的冗余性，可以通过压缩算法来减少存储空间的占用。
同时，为了实现快速的查询，可以通过适当的索引来提高查询性能。
3. 时序数据的采集和存储模型实践在实际应用中，时序数据的采集和存储模型需要根据具体场景进行选择和优化。
动车组大数据系统数据构成
动车组大数据系统数据构成一、引言动车组大数据系统是指通过对动车组运行过程中产生的大量数据进行采集、存储、处理和分析，从而提供运维管理、故障诊断、运行优化等方面的支持和决策。
本文将详细介绍动车组大数据系统中数据的构成，包括数据来源、数据类型和数据结构等方面的内容。
二、数据来源1. 传感器数据：动车组上安装了各种传感器，用于实时监测车辆的运行状态和性能指标，例如速度、加速度、温度、压力等。
传感器数据是动车组大数据系统的主要数据来源之一。
2. 列车监控系统数据：列车监控系统通过摄像头和传感器等设备，对乘客和车厢内部进行监控，同时也可以收集到一些有关乘客出行和车厢使用情况的数据。
3. 维修记录数据：动车组在运营过程中会进行定期维修和检查，维修记录数据包括维修时间、维修内容、维修人员等信息，用于分析车辆的维修情况和维修效果。
4. 运行记录数据：动车组运行时会产生大量的运行记录数据，包括列车的起止时间、运行速度、运行里程、运行路线等信息。
5. 车辆健康监测数据：通过对车辆各个部件的健康状态进行监测和分析，可以提前发现潜在故障，并进行预防性维修。
车辆健康监测数据可以包括各个部件的振动、温度、压力等指标。
三、数据类型1. 结构化数据：结构化数据是指具有固定格式和明确含义的数据，可以直接存储在关系型数据库中，并通过SQL语言进行查询和分析。
例如，传感器数据中的温度和压力等指标就是结构化数据。
2. 半结构化数据：半结构化数据是指具有一定结构，但不符合传统关系型数据库的严格规范，例如XML、JSON等格式的数据。
列车监控系统数据中的乘客出行记录可以是半结构化数据。
3. 非结构化数据：非结构化数据是指没有固定格式和明确含义的数据，例如文本、图像、音频等。
维修记录数据中的维修内容描述可以是非结构化数据。
四、数据结构1. 时序数据：时序数据是按照时间顺序排列的数据，可以用于分析和预测动车组的运行情况。
时序数据可以包括列车的运行速度、温度、振动等指标。
实景三维赋能时空大数据平台的关键技术及创新应用
实景三维赋能时空大数据平台的关键技术及创新应用
佚名
【期刊名称】《地理空间信息》
【年(卷),期】2024(22)5
【摘要】主要完成单位:湖北省地理国情监测中心、北京超图软件股份有限公司、武汉大学、湖北省航测遥感院主要完成人:何丽华吴华意辛亚芳李雪梅肖雄武於新
国李俭何谦张雁怡胡鹏实景三维作为真实、立体、时序化反映和表达人类生产、生活、生态空间的时空信息,已成为国家重要的新型基础设施、数字中国整体框架构
建的核心要素和重要内容。
时空大数据平台作为实景三维的应用服务窗口,在实景
三维数据“融合治理、管理更新、分析挖掘、赋能应用”等方面都面临着全新挑战。
【总页数】1页(P130-130)
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.厘清新型基础测绘、实景三维中国、时空大数据平台三者间关系
2.一地创新多
元共享扎实推进实景三维杭州建设赋能经济社会高质量发展3.时空一体化实景三维建模在自然资源确权登记中的应用研究——以山东长岛国家级自然保护区为例4.从时空赋能谈实景三维西安建设及应用
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
- 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)。
快速搭建一超高性能的时序空间大数据处理平台
时序空间数据特点 现有方案的弊端 TDengine基本介绍 如何应对每天都在变化的大数据分析需求 机械设备监测数据的实时计算
大数据时代
数据采集后被源源不断的发往云端
物联网、工业4.0的技术链
+
传感器 数据采集 通讯模组 边缘计算
面临的挑战
开发效率低
因牵涉到多种系统，每种系统有自己的开发语言 和工具，开发精力花在了系统联调上，而且数据
运维复杂
每个系统都有自己的运维后台，带来 更高的运维代价，出问题后难以跟 踪 解决，系统的不稳定性大幅上升
的一致性难以保证
运行效率差
非结构化数据技术来处理结构化数据，整体性能 不够，系统资源消耗大。因为多套系统，数据 需 要在各系统之间传输，造成额外的运行代价
V1
V3
V0 M0
V1 V3
dnode 0
dnode1
dnode 2
dnode 3
V0 V2
V1
V0
V1
V0 V2
V1 V3
V0 M2
V1 V3
V3
V2
M1
dnode 4
dnode 5
dnode 6
dnode 7
完全无中心化设计
连续存放
使用KV或关系型DB，在多个数据采集点存在的情况下 难以保证一个采集点的数据在内存或硬盘上的连续性
0
1
2
3
4
5
0 1 2 3 4 5
TDengine，一个采集点的数据在一个块里是连续存放的，块的大小可配置 采取Block Range Index, 可快速定位要查找的数据所处的块
TDengine 数据写入流程
Peer Vnode ③ ① App Write ④ ②
memory disk · Flush
数据都有统计、聚合等实时计算操作
数据一定是指定时间段和指定区域查找的
数据量巨大，一天的数据量就超过100亿条
通用的解决方案
将开源的Kafka, Redis, Hbase, MongoDB, Cassandra, ES, Hadoop, Spark， Zookeeper等大数据软件拼装起来，利用集群来处理海量数据。
零学习成本
使用标准的SQL语法，并支持JDBC, ODBC, REST接口，应用API与MySQL高度相似，让学 习成本几乎为零
零运维管理成本
追求极致的用户体验，将复杂的运维工作完全智能化 。 无需分库分表，数据备份、数据恢复完全自动；扩 容、 升级、IDC机房迁移轻松完成
TDengine 整体成本优势
+
云数据引擎 （存储·查询·计算）
+
分析·应用 系统
物联网、工业4.0数据特征：时序空间数据
采集的数据量巨大，但有典型特征:
1 2 3 4 5
所有采集的数据都是时序的
数据都是结构化的
一个采集点的数据一定是它产生的
数据很少有更新或删除操作
数据一般是按到期日期来删除的
6 7 8 9 10
数据以写操作为主，读操作为辅 数据流量平稳，可以较为准确的计算
硬件·云服 务成本
研发 成本
运营 成本
云服务或硬件成本不 及通用方案的1/10
研发成本大幅降低，无需培 训、无需集成其他软件
零管理，后期运营管 理成本大幅下降
对比测试
完整对比测试报告，请参阅：
对比测试
完整对比测试报告，请参阅：
TDengine 性能指标为何这么出众
应用推向市场慢
集成复杂，得不到专业服务，项目 实 施周期长，导致人力攀升，利润 缩水
TDengine
应运而生
TDengine 提供的功能
数据库 缓存 流式计算
消息队列
完整的时序空间数据处理引擎
订阅
TDengine 技术亮点
快10倍的插入和查询
通过创新的存储设计，并采用无锁设计和多核 技 术，让数据插入和查询的速度比现有专业的 时序 数据库提高了10倍以上
超融合
将大数据处理需要的消息队列、缓存、数据库、流式 计算、订阅等功能融合在一起，提升运行效率，保证 整个系统的数据的一致性
更高的水平扩展能力
通过先进的集群设计，保证了系统处理能力的 水 平扩展，而且让数据库不再依赖昂贵的硬件 和存 储设备，不存在任何单点瓶颈和故障
极低的资源消耗
整个完整安装包才1.2M，内存的最低要求不到1M，计 算资源不到通用方案的1/5。通过列式存储和先进的压缩 算法，存储空间不到传统数据库的1/10。
TDengine 聚合计算流程
Data Node 0
5-1
Meta Node
4-2
Data Node ······
4-1
③
②
5-2
Data Node 1
4-0
Driver
5-0
① ⑥
App
TDengine 时间轴上的数据聚合
实际场景中，经常需要将一段时间的数据进行聚合，比如downsampling, 采样频率为一秒一次，但最 终只记录一分钟的平均值。TDengine引入关键词 interval, 以进行时间轴上的聚合操作。时间轴的聚 合 既可以针对单独一张表，也可以针对符合标签过滤条件的一组表进行。 查询温度传感器t1记录的温度每五分钟的平均值
充分利用物联网数据特点
• • • 对于一个数据采集点而言，只有一个写 结构化数据s 时序的 。。。
量身定制
只为物联网数 据而设计
不基于任何开源产品，C/C++开发了
• • • • 存储引擎 集群调度、管理 计算模块 SQL解析 。。。
电商、社区、ERP、CRM
不适合
TDengine 系统结构
V0 V2 V1 V3 V0 V2 V1 V3 V0 V2
⑤
FILE
Commit log
FILE
Vnode
TDengine Metric：多个采集点的数据聚合
实际场景中，经常需要将多个采集点数据进行聚合处理，比如所有温度传感器采集的温度的平均值。因 为一个传感器就是一张表，这样需要将多张表聚合。为减少应用的复杂性，TDengine引入 Metric概念。
Metric是表的集合，包含多张表，而且每张表的schema是一样的。同一类型的采集设备可以是一 个Metric，除定义Schema外, 还可定义多个标签。标签定义表的静态属性，如设备型号、颜色 等。具体创建表时，指定使用哪个Metric（采集点的类型），并指定标签值。 应用可以象查询表一样查询Metric, 但可以通过标签过滤条件查询部分或全部数据采集点的记录，并 且可以做各种聚合、计算等，方便支持复杂查询，应对业务需求。 每个表（采集点）都有对应一行的标签数据，保存在Meta节点，而且存放在内存并建有索引。标签 数据可以任意增加、删除、修改。标签数据与采集数据完全分离，大大节省存储空间，并提高访问效 率。而且对于已经采集的历史数据，事后可以打上新的标签。