如何使用MapInfo处理海量地图数据

据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。根据商业联合会数据分析专业委员会统计，未来基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业的职位里，60%以上都在招大数据人才。

MapInfo是个功能强大，作简便的桌面地图信息系统，它具有图形的输入与编辑、图形的查询与显示、数据库作、空间分析和图形的输出等基本作。系统采用菜单驱动图形用户界面的方式，为用户提供了5种工具条（主工具条、绘图工具条、常用工具条、ODBC工具条和MapBasic工具条）。用户通过菜单条上的命令或工具条上的铵钮进入到对话状态。系统提供的查看表窗口为：地图窗口、浏览窗口、统计窗口，及帮助输出设计的布局窗口，并可将输出结果方便地输出到打印机或绘图仪。

海量数据处理 海量数据处理的并行编程模式

海量数据处理 海量数据处理的并行编程模式

图形的输入

图形的输入是将各种地图信息数据进行数字化或转换，以获得MapInfo的基本图形数据组织——表。随数据源的不同可用手扶数字化仪、扫描仪输入或其它标准数据格式转入。如AutoCAD的（.DXF和.DWG）、Intergraph的（.DGN）、ESRI的ArcView Shape数据等。

利用MapInfo提供的绘图工具条，对地图数字化输入与编辑的要点为：

MapInfo支持多种地图投影方式。用户数字化地图时，首先要设定该地图使用的坐标系和投影。由于大多数地图在图例中已指出这两项，用户可选择MapInfo提供的坐标系（存放在文本文件MAPINFOW.PRJ中），修改MAPINFOW.PRJ可得到新的坐标系。若要在MapInfo中显示栅格地图，必须配准该图象并为其设定投影。由于投影地图的过程通常不是完全可逆的，应该做好副本的备份工作；其次要根据选用的坐标系，设定使用的地图单位，例如经/纬度投影中的地图将以度显示地图坐标。

2．设置控制点坐标

为了在跟踪地图时能正确判读数字化仪移动头的位置，必须在地图上设置控制点坐标参数。至少选择4个控制点，控制点越多，从数字化板到地图的坐标变换越。选择的控制点离散性要好，如不能在一条直线上。可以在系统中增加、修改、删除控制点，并把控制点保存在工作空间中。

3．绘图和编辑工具

4．利用对地理元素整形方七、数据科学研究式编辑地图

地图编辑方式可对地图图层上的区域、折线、直线、圆弧和点进行整形。这个过程是通过移动、增加和删除定义线段的来完成的，也可通过和粘贴选择的来创建新的点、直线和折线。编辑过程中还可利用区域与折线的相互转换功能来查看区域对象的结点，或者利用合并、分割、擦除和叠压结点等辅助编辑功能。

自动跟踪对象的功能，用来自动跟踪获取重复边界，以避免重复数字化。打开对齐方式（用S键）则可激活自动跟踪。自动跟踪不适于跟踪由绘图工具制作的矩形、圆弧、椭圆等图形。

海量空间数据存储

MapInfo具有一套完整的绘图和编辑工具，如图8－2所示。对图层进行编辑时首先要从地图菜单中选择“图层控制”命令或用“图层控制”工具按钮，使该图层处于可编辑的状态。

随着地理信息系统的发展，空间数据库技术也得到了很大的发展，并出现了很多新的空间数据库技术(黄钊等，2003)，其中应用最广的就是用关系数据库管理系统(RDBMS)来管理空间数据。

用关系数据库管理系统来管理空间数据，主要解决存储在关系数据库中的空间数据与应用程序之间的数据接口问题，即空间数据库引擎(SpatialDatabase Engine)(熊丽华等，2004)。更确切地说，空间数据库技术是解决空间数据对象中几何属性在关系数据库中的存取问题，其主要任务是:

(1)用关系数据库存储管理空间数据;

(2)从数据库中读取空间数据，并转换为GIS应用程序能够接收和使用的格式;

空间数据库中数据存储主要有三种模式:拓扑关系数据存储模式、Oracle Spatial模式和ArcSDE模式。拓扑关系数据存储模式将空间数据存在文件中，而将属性数据存在数据库系统中，二者以一个关键字相连。这样分离存储的方式由于存在数据的管理和维护困难、数据访问速度慢、多用户数据并发共享冲突等问题而不适用于大型空间数据库的建设。而OracleSpatial实际上只是在原来的数据库模型上进行了空间数据模型的扩展，实现的是“点、线、面”等简单要素的存储和检索，所以它并不能存储数据之间复杂的拓扑关系，也不能建立一个空间几何网络。ArcSDE解决了这些问题，并利用空间索引机制来提高查询速度，利用长事务和版本机制来实现多用户同时纵同一类型数据，利用特殊的表结构来实现空间数据和属性数据的无缝集成等(熊丽华等，2004)。

ArcSDE是ESRI公司开发的一个中间件产品，所谓中间件是一个软件，它允许应用元素通过网络连接进行互作，屏蔽其下的通讯协议、系统结构、作系统、数据库和其他应用服务。中间件位于客户机/的作系统之上，管理计算资源和网络通讯，并营造出一个相对稳定的高层应用环境，使开发人员可以集中精力于系统的上层开发，而不用过多考虑系统分布式环境下的移植性和通讯能力。因此，中间件能无缝地连入应用开发环境中，应用程序可以很容易地定位和共享中间件提供的应用逻辑和数据，易于系统集成。在分布式的网络环境下，客户端的应用程序如果要访问网络上某个的信息，而可能运行在不同于客户端的作系统和数据库系统中。此时，客户机的应用程序中负责寻找数据的部分只需要访问一个数据访问中间件，由该中间件完成网络中数据或服务的查找，然后将查找的信息返回给客户端(万定生等，2003)。因此，本系统实现空间数据库存储的基本思想就是利用ArcSDE实现各类空间数据的存储。

目前，空间数据存储技术已比较成熟，出现了许多类似ArcSDE功能的中间件产品，这些软件基本上都能实现空间数据的数据库存储与管理，但对于海量空间数据的存储，各种软件性能别较大。随着数据量的增长，计算机在分析处理上会产生很多问题，比如数据不可能一次完全被读入计算机的内存中进行处理。单纯依赖于硬件技术，并不能满足持续增长的数据的处理要求。因此需要在软件上找到处理海量数据的策略，并最终通过软硬件的结合完成对海量数据的处理。在海量数据存储问题上，许多专家从不同侧面进行过研究，Lindstrom在地形简化中使用了外存模型(Out-of-core)技术;钟正采用了基于数据分块、动态调用的策略;汪国平等人在研究使用高速网络进行三维海量地形数据的实时交互浏览中，采用了分块、多分辨率模板建立模型等方法。这些技术、方法已经在各自系统上进行了研究和实现。本系统采用的ArcSDE软件基本上也是采用分块模型的方法，具体存储和作不需要用户过多了解，已经由ArcSDE软件实现。因此，对海量数据的存储管理，更需要从数据的组织方式等方面进行设计。塔里木河流域生态环境动态监测系统采集了大量的遥感影像、正射影像等栅格结构的数据，这些数据具有很大的数据量，为适应流域空间基础设施的管理需要，采取一种新的方式来管理、分发这些海量数据以适应各部门的快速浏览和管理需要。

(二)影像金字塔结构

影像数据库的组织是影像数据库效率的关键，为了获得高效率的存取速度，在数据的组织上使用了金字塔数据结构和网格分块数据结构。该技术主导思想如下:

(1)将数据库中使用到的纹理处理成为大小一致的纹理块;

(2)为每块纹理生成5个细节等级的纹理，分别为0、1、2、3、4，其中1级纹理通过0级纹理1/4压缩得到，2级纹理通过1级纹理1/4压缩得到，…，以此类推;

(3)在显示每个块数据之前，根据显示比例的大小，并以此决定该使用那一级的纹理;

(4)在内存中建立纹理缓冲池，使用LRU算法进行纹理块的调度，确保使用频率高的纹理调度次数尽可能少。

(三)影像数}}据压缩

海量空间数据管理技术

地理信息系统是采集、管理、分析和显示空间对对于采集到不同的数据集，有可能存在不同的结构和模式，如文件、关系表等，需要利用分布式文件系统、数据仓库、云数据库等，实现对半结构化、结构化和非结构化海量数据进行存储和管理。象数据的计算机系统，它以空间数据为研究对象，因此，空间数据库技术是地理信息系统技术的重要技术之一(黄钊、韦燕飞希望我的回答对你有所帮助！，2003)。空间数据，特别是栅格数据，一般都具有较大的存储量。因此，研究海量空间数据管理技术，也就成为空间数据库技术的重要内容，也是其难题之一。海量空间数据管理技术，对数字流域、资源规划、电子政务、军事管理等信息化建设都有重要的意义，是其中不可缺少的支撑技术。

随着对地观测技术的飞速发展，快速获取高分辨率遥感影像已不再困难。高分辨率意味着大数据量，对于同一地区不同分辨率的遥感影像，分辨率越高，数据量越大，两者之间并不是简单的线性增加，而是呈指数倍增长(方涛等，1997)。塔里木河流域生态环境动态监测系统所采用的基础数据源就是多种分辨率的遥感影像，包括TM/ETM+、SPOT－5、QUICKBIRD等，原始的基础数据经过融合、镶嵌等处理过程，形成的成果也是影像数据。这些成果资料可以直观地反映出塔里木河流域生态环境的变化情况，也是其他专业应用子系统进行分析的基础。因此，所产生的遥感影像成果应存入综合数据库中，并实现数据的快速查询、调用。此外，塔里木河流域所采集的数字高程模型(DEM)、数字正射影像图(DOM)、数字栅格图(DRG)等基础数据也有着较大的存储量，这些数据都可以归类为栅格结构的数据。因此，海量空间数据管理技术，最重要的就是对遥感影像等栅格结构数据的存储管理。

海量空间数据管理作为地理信息系统技术中的一项内容，说明其不仅需要从数据库技术的角度考虑问题，更多的需要是从地理信息技术角度考虑数据的存储管理。目前，多数GIS软件都可以将遥感影像、矢量数据、DEM、DRG等数据进行套合显示。但随着数据量的增大，很多GIS软件都难以组织、调度、存储与管理这样的海量数据，更没有考虑多数据源、多比例尺、多时相影像数据的统一管理和集成的问题。而塔里木河流域生态环境动态监测系统的建设，又迫切需要高效、快捷地存储与管理这样的影像数据。为满足系统建设的需要，除了采用先进的GIS基础软件平台作为管理平台外，还需要采取一种新的技术方式来管理、分发这些海量数据，以适应各部门的快速浏览和管理需要。通过“影像金字塔”技术可以大大减少磁盘I/O数量，提高系统查询响应速度，实现对影像数据的高效存储管理。

简答题 ja用什么api实现大量数据读取内存，饼保证数据处理性能

大数据就业方向while (myData.Read())

众所周知，ja在处理数据量比较大的时候，加载到内存必然会导致内存溢出，而在一些数据处理中我们不得不去处理海量数据，在做数据处理中，我们常见的手段是分解，压缩，并行，临时文件等方法;

处理海量数据的基本思路是什么？

车辆特征训练开发平台,实现新的车型识别和车辆特征识别能力的持续提升,车辆异常通行照片的持久存储;其中ModelArts是一站式AI训练开发平台,提供车型和车辆特征的海量数据预2、内容不同处理及半自动化标注、大规模分布式训练、车辆识别模型自动化生成、云边按需部署模型等能力。

首先要进行数据预处理，包括：

数据清理（数据清理通过填写空缺值，平滑噪声数据，识别删除孤立点，并解决不一致来清理数据，数据清理内容包括：格式标准化、异常数据清除、错误纠正、重复数据的清除）；

数据规约（数据集的压缩表示，但是能和原始数据集达到相同或基本相同的分析结果，主要策略：数据聚集、维规约、数据压缩、数值规约).

楼主的问题简单来说就是单表数据量过多。可以尝试下索引，分区，分库。或者使用分布式存储。

DELECT FROM 表名

联合实验室的标准主要包括哪些内容？

用countif函数开始统计每个在步中选出的不重复项在原文本所在C列的次数。在E2中输入公式=countif(C列，D2)，则可以统计出D2项在C列出现的次数。往下拖动，则可以统计出各项文本在原文本中出现的次数。

感知云平台是指基于云计算技术和传感器网络等技术构建的智能感知系统。联合实验室在感知云平台落地的过程中可以制定以下一些标准：

1. 安全标准：感知云平台需要保障数据安全和隐私保护，在联合实验室的参与下，可以制定相关安全标准，确保平台的安全性，包括数据传输的加密、身份认证、权限管理等方面。

2. 互作性标准：联合实验室可以制定感知云平台的互作性标准，确保不同的感知设备、传感器、平台之间可以进行数据共享和通信，提高整个系统的协同能力。

3. 数据质量标准：感知云平台采集的数据在进行分析和应用之前需要经过预处理和质量检验。联合实验室可以制定数据质量标准，包括数据采集的准确性、可靠性、一致性等指标，以保证数据的有效性和可信度。

5. 用户体验标准：感知云平台的设计应该符合用户的需求和使用习惯，提供友好的用户界面和作体验。联合实验室可以参与用户需求调研和用户体验测试，制定用户体验标准，提升平台的用户满意度。

需要注意的是，具体的标准制定还需要根据感知云平台的具体场景和需求进行详细讨论和研究，联合实验室可以通过实验和实践来验证标准的可行性和有效性。以上只是一些常见的标准示例，具体的标准制定还需根据实际情NVIDIAMagnumIO软体已经正式推出，并提供给早期客户进行试用，预计在2020年追加针对储存直连的GPUDirectStorage。况来确定。

大数据就业方向

学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。

大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才；

4. 性能标准：感知云平台需要具备良好的性能，能够满足实时感知、海量数据处理和分析的需求。联合实验室可以制定性能标准，包括响应时间、处理能力、并发性等指标，以提高平台的性能和效率。

大数据应用开发类人才；

大数据分析类人才。

大数据十大就业职位：

一、ETL研发

随着数据种类的不断增加，企业对数据整合专业人才的需求越来越旺盛。ETL开发者与不同的数据来源和组织打交道，从不同的源头抽取数据，转换并导入数据仓库以满足企业的需要。

ETL研发，主要负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

目前，ETL行业相对成熟，相关岗位的工作生命周期比较长，通常由内部员工和外包合同商之间通力完成。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。

二、Hadoop开发

Hadoop的核心是HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量数据的存储，MapReduce提供了对数据的计算。随着数据集规模不断增大，而传统BI的数据处理成本过高，企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求将持续增长。如今具备Hadoop框架经验的技术人员是最抢手的大数据人才。

三、可视化（前端展现）工具开发

海量数据的分析是个大挑战，而新型数据可视化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau可以直观高效地展示数据。

可视化开发就是在可视开发工具提供的图形用户界面上，通过作界面元素，由可视开发工具自动生成应用软件。还可轻松跨越多个资源和层次连接您的所有数 据，经过时间考验，完全可扩展的，功能丰富全面的可视化组件库为开发人员提供了功能完整并且简单易用的组件，以用来构建极其丰富的用户界面。

过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项的专业技能和岗位。

四、信息架构开发

大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。

五、数据仓库研究

数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。

六、OLAP开发

随着数据库技术的发展和应用，数据库存储的数据量从20世纪80年代的兆（M）字节及千兆（G）字节过渡到现在的兆兆（T）字节和千兆兆（P）字节，同时，用户的查询需求也越来越复杂，涉及的已不仅是查询或纵一张关系表中的一条或几条记录，而且要对多张表中千万条记录的数据进行数据分析和信息综合。联机分析处理（OLAP）系统就负责解决此类海量数据处理的问题。

OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。

这一职位过去也被称为数据架构研究，数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作 将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。因此，数据科学家首先应当具备的沟通技能，能够同时将数据分析结果解释给IT部门和业务部门。

总的来说，数据科学家是分析师、艺术家的合体，需要具备多种交叉科学和商业技能。

八、数据预测（数据挖掘）分析

营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过设来测试阈值并预测未来的表现。

九、企业数据管理

企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理，并需要为此设立数据管家职位，这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗 和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。然后，通过报表和分析技术，数据被切片、切块，并交付给成千上万的人。担当数据管家的人，需要保证 市场数据的完整性，准确性，性，真实性和不冗余。

十、数据安全研究

数据安全这一职位，主要负责企业内部大型、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。数据安全研究员还需要具有较强的管理经验，具备运维管理方面的知识和能力，对企业传统业务有较深刻的理解，才能确保企业数据安全做到一丝不漏。

大数据就业前景

伴随着大数据技术的成熟，大数据应用的普及和发展才刚刚开始，我们预计未来二十年，甚至更长一段时间都是大数据黄金发展阶段，相关的行业将引来巨大的发展机遇。大部分行业都需要，市场、营销、运营相关的需求很多。大数据不是职位，学完大数据认证后你可以从事大数据挖掘专家，高级行业分析师，大数据业务架构师，大数据架构师，大数据算法工程师，大数据开发工程师，大数据运维工程师。不管是国内还是国外，大数据相关的人才都是供不应求的局面。目前市场急需运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。

据数联寻英发布《大数据人才报告》显示，目前全国的大数据人才仅46万，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。

1. Hadoop大数据开发方向

对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等。

2. 数据挖掘、数据分析&机器学习方向

对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等。

3. 大数据运维&云计算方向

市场需求中等，更偏向于Linux、云计算学科。

大数据就业前景非常乐观。

大数据作为一个全新互联网的产业，大数据仍然处于快速发展初期，

在这个快速发展的领域，每时每刻都在产生新的事物。

从整体发展角度评价，大数据行业的未来将呈现直线上升发展趋势。

大数据方面的就业主要有三大方向：

二是系统研发类大数据人才，

三是应用开发类大数据人才。

NVIDIA 宣布 Magnum IO 软体，藉 GPUDirect 使数据绕过 CPU 加速大量数据处理速度

NVIDIA也预计在2020年推出针对储存设备直接连接GPU的GPUDirectStorage，这项技术可使储存内的资料同样绕过CPU，直接传输到GPU，对模拟、分析、可视化等应用可望达到显著的提升。

NVIDIA在SC19宣布与DataDirectNeorks、Excelero、IBM、Mellanox、WekaIO共同开发一套专为加速大量数据处理的软体，名为NVIDIAMagnumIO，这项软体技术透过化方式，使跨多主机、多GPU等环境提升海量数据处理速度，对于像是财务分析、气候模型一类的大量数据处理，可提升20倍数据处理速度。

▲MagnumIO软体使数据资料绕过CPU直接传输到主要负责执行处理GPU，加速大量数据处理效率

MagnumIO的核心是建构在GPUDirect之上，可使位于储存上的数据不须经过CP百度一是数据分析类大数据人才，U就直接进入GPU，省却繁杂的多次传送，达到加速海量数据传输的性能；GPUDirect透过点对点与RDMA构成，能够在包括NVIDIANVLink和NCCL以及OpenMPI和UCX等连接技术与API使用。

大数据技术有哪些

rcmd.CommandTimeout = 99999999;

大数据技术主要包括数据采集与预处理、数据存储和管rcmd.CommandTimeout = 99999999;理、数据处理与分析、数据结果呈现等几个层面的内容。

在大数据生命周期当中，数据采集处于个环节。利用ETL工具将分布的，异构数据源中的数据，抽取到临时的中间层后进行清洗、转换、集成，加载到数据仓库或数据集市中，并进行实时处理分析。

2、数据存储与管理

3、数据处理与分析

对多个异构的数据集，需要做进一步集成处理或者整合处理，结合机器学习和数据挖掘算法，实现对海量数据的处理和分析，对分析结果进行可视化呈现，帮助人们更好地理解数据、分析数据。

4、数据结果呈现

数据结果的呈现表现为云计算、标签云、关系图等。

大数据的概念：

大数据是指无法在可承受的时间范围内，用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据，大数据需要新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和多样化的信息资产。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理大数据技术是以数据为本质的，新一代革命性的信息技术，在数据挖潜的过程中，能够带动理念、技术、模式及应用实践的创新。

数据价值的凸显和数据获取手段、数据处理技术的改进是大数据爆发的根源。大数据在数据科学理论的指导下，改变创新模式和理念，如果把大数据比作一种产业，那么产业实现盈利的关键，就在于提高对数据的加工能力。