大数据时代地理信息系统的应用研究

江明周

摘要：随着信息科技发展，信息大数据时代的到来改变了传统数据的采集与处理技术。地理信息系统对数据具有实时性要求，地理信息系统对城市建设有至关重要的作用，因此，地理信息系统对大数据的需求极为迫切。基于这种状况，本文从解析地理信息系统应用大数据的重要性的角度，阐述了大数据技术在地理信息系统应用。

关键词：地理信息系统；大数据；数据存储

一、前言

随着信息时代到来，大数据被众多领域广泛应用。在地理信息系统数据应用方面，传统的工作研究重点偏向整体层面的研究，缺少在地理信息系统应用大数据的技术方面的研究。笔者从地理信息系统应用大数据在存储和信息处理角度进行探讨。

二、地理信息系统应用大数据的重要性

大数据的处理方式与传统数据处理方式存在着很大差异。第一，大数据在数据处理上针对的是全部的数据，而传统的数据处理技术都是在海量数据中抽取数据样本来进行分析和处理，这就使提供的数据具有片面性；第二，传统的数据只注重数据的因果关系的研究与分析，而大数据舍弃这种对数据处理方式，取而代之的是数据的关联信息；第三，传统RDBMS在数据处理技术层面上过于追求精准性和一致性，致使RDBMS系统没有优良的可扩展性，大数据则由于自身的数据多样化具有优良的可扩展性。第四，大数据对数据的处理方式不同于传统的处理模式，大数据的数据处理类型有三大类：包括数字、字符串为主的结构性数据、人员的简历为主的半结构化数据、视频音频为主的非结构化数据。

三、地理信息系统应用大数据的问题解析

1.数据存储方面

地理信息系统的数据具有空间性的特点，因此，决定了地理信息系统数据的存储具有非结构化的特征，其数据呈现出大数据的特点，即海量数据规模、快速的数据流动和动态的受体制、多样的数据类型、变化迅速的数据模型和高价值密度等较高复杂的大数据特征。基于对地理信息系统的市场要求，迅速增长的空间数据存储、飞快的数据处理响应速度和多样化的数据描述需求都对地理信息系统应用大数据做出了更高的要求。同时，地理信息系统的数据信息的互享保密工作、海量数据信息的处理工作对地理信息系统应用大数据提出了更高的挑战。

2.数据处理方面

目前，地理信息系统已经实现了对大量信息的汇总工作，大量空间的数据组织、处理、加工和存储的技术仍然很落后，在对数据进行处理方面，非结构类型的数据处理技术没能达到与传统sQL数据处理技术兼容的状态，所以，导致对大量空间数据的处理效果不尽人意，基于这种情况，数据的增值产品无法顺利产生，这制约着我国地理信息系统产业和的发展和城市的建设进程。随着社会的不断发展，地理信息系统的信息应具有实时性，这不仅是地理信息系统自身发展的价值的体现，更是社会发展对其提出的要求。

四、地理信息系统应用大数据的探讨

1.数据存储方面

大数据对数据处理模式与传统数据处理模式的不同，主要区别是对数据存储方式有很大差异。传统的数据处理在数据存储上主要通过RDNMS来完成，RDBMS的对数据的存储特点是对结构化数据的存储，无法很好的完成对半结构化数据和非结构化数据的存储。而大数据在数据存储方面显示了其优势。其文档型的NoSQL对数据的存储技术适合地理信息系统空间数据存储的需求，节约了地理信息系统中传统数据存储大量空间数据的压缩的资金，而且，大数据对数据的存储技术对数据存储的模式提升，有效的提高了地理信息系统数据信息的实时性。

2.数据处理方面

传统模式对增强数据处理的相应速度上，运用繁琐的数据库比例尺的调动方式来完成对数据的处理，对其实际操作来讲，无法满足地理信息系统对数据的实时处理的需求，而且，数据的自动综合能力不能满足实际工作的要求。大数据对空间数据的处理方法是通过大数据的交互方式来处理的。交互数据的处理模式主要是通过人机交互的形式来完成对数据的处理。通过这种模式数据能及时的被修补和处理，数据的处理结果能在第一时间被用户了解和使用。目前的数据处理系统主要是通过Spark和Dremel等。简单来讲，交互数据的处理方式是通过对数据的分解存储和对查询功能，进行优化而实现对地理信息系统大量数据的敏捷处理。

五、结论

通过对地理信息系统在大数据应用，数据存储和数据处理问题在大数据的技术协助下能很好地被解决，同时节约了传统模式对数据处理中的时间和资金，大大提升了其工作效率。大数据的数据处理技术在今后地理信息系统的发展中有广阔的前景。