简单到复杂的分析
除基本空间分析之外，可以立即访问高级统计工具和专业地理分析功能。 获取所需的不同观点，利用大空间数据制定更明智的决策。 查找热点和点聚类、执行地理加权回归、检测事件、查找停留位置、重建轨迹、追踪邻域事件、计算运动统计等等。
ArcGIS GeoAnalytics Engine
为您的大数据提供地理空间分析
您可以使用 ArcGIS GeoAnalytics Engine 做什么？
- 简单到复杂的分析
- 更快地获取空间见解
- 无缝集成
更快地获取空间见解
通过减少处理步骤和地理空间分析时间，更快地从原始数据获取有价值的见解。 利用 Spark 的强大功能，消除耗时的手动空间索引并立即开始分析原始地理空间数据。 通过使用经过测试、验证的空间算法来节省时间和精力，这些算法旨在提高效率和准确性。
与大数据工作流无缝集成
轻松将地理空间分析添加到大数据管线。 现在，您需要的所有地理分析均位于同一云原生库中，该库与开源包无缝结合，实现了顺畅的工作流。 轻松分析并从大空间数据中提取值，减少学习新软件、GUI 和脚本语言的时间。
工作原理
配置
无需学习新软件或脚本语言，即可将此云原生地理分析库添加到您的 Spark 环境。
访问和连接
在数据湖、数据仓库或 ArcGIS 中访问地理分析并连接到您的地理空间数据。
分析
使用一体化地理分析库中所需的基本工具和专用算法制定更明智的决策。
发布
地理空间分析完成后，将结果写回云或 ArcGIS，而不会中断您的大数据分析管线。
支持的 Spark 平台
借助云原生 Spark 的强大功能，解锁大规模协作空间数据科学。 将 ArcGIS GeoAnalytics Engine 与您的首选服务提供商相结合，通过即用型地理分析工具和功能扩展 Apache Spark，对大数据进行空间分析。
- Databricks
- Amazon EMR
- Azure Synapse Analytics
Databricks
将 GeoAnalytics Engine 与统一的 Databricks Lakehouse 平台集成，利用 Spark 原生空间工具和功能简化分析工作流。 Databricks 简化了大数据处理、ML 和 AI，让您能够更快地获得可行的见解。 通过安装在 Azure、AWS 或 Google Cloud Platform 中的 Databricks 上，GeoAnalytics Engine 可以向 Databricks Lakehouse 添加空间数据科学和分析功能。
Amazon EMR
使用 Amazon EMR 在 Apache Spark 上轻松运行和扩展地理空间分析。 该平台允许您使用开源框架快速处理、分析机器学习 (ML) 并将其应用于大数据。 GeoAnalytics Engine 与 Amazon EMR 无缝集成，解锁数据湖中的空间见解。
Azure Synapse Analytics
使用 Azure Synapse Analytics 和 GeoAnalytics Engine 提升获得跨数据仓库和大数据系统的空间见解的速度。 GeoAnalytics Engine 可以部署在 Azure Synapse Analytics 的 Spark 环境中，从而利用无限的分析服务进行数据集成、企业数据仓库和大数据分析。
文章和博客帖子
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ArcGIS 博客如何简化空间数据发现流程
学习如何高效发现、共享和分析海量空间数据集，提升基于云的分析管道中的可再现性。 -
ArcGIS 博客提升地理编码性能的三种方法
通过对齐 Spark 分区、保持定位器本地化，并分配充足的工作内存，您可以显著提升地理编码的吞吐量。 -
ArcGIS 博客解决大数据地理分析挑战
通过将 GeoAnalytics Engine 嵌入 AWS Glue 的数据管道中，企业可以在数据所在地运行大规模地理空间分析。 -
ArcGIS 博客JAKALA 识别零售流动模式
借助 GeoAnalytics Engine，JAKALA 将原始流动数据转化为可执行的零售情报。
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资源和文档
探索空间分析和大数据的可能性，探索如何使用 ArcGIS GeoAnalytics Engine。
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ArcGIS GeoAnalytics Engine 定价和许可
ArcGIS GeoAnalytics Engine 具有灵活的许可和定价选项。 我们将与您共同寻找最适合您需求的选项。 填写表单以与我们联系并获取信息。
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