基于Spark的城市生活设施空间格局分析--以重庆主城区为例

城市生活设施分布差异研究及空间格局分析具有区分城市功能区、指导城市规划的作用,然而随着GIS和IT产业的发展以及空间数据规模的扩大,传统的空间数据管理、存储、计算方法已不能满足大规模数据量下一系列城市生活设施空间分析的需要.为了处理日益增长的空间数据,创建一个基于大数据技术的高性能空间数据处理计算框架就显得十分必要.基于此,结合Hadoop集群中资源调度模块及分布式存储模块,以GeoMesa为中间层检索存储在HBase分布式数据库中的大规模空间数据,并借助第三方分布式GIS计算引擎,实现对ApacheSpark大数据计算框架向空间维度的拓展,构建出基于Spark的分布式空间数据存储计算框架,并利用重庆市主城区POI数据对重庆市主城区生活设施空间分布及生活设施空间配套进行了分析.分析结果表明,重庆主城区各类生活设施在各个区交界处、两江交汇周围地区呈现出多个区域聚集的分布特征.热点区域以渝中区为中心并向周边区扩散,形成多中心分布的空间分布格局.发展趋势为东北到西南向,其中各类生活设施彼此融合,相互关联程度较高.城市总体空间配套情况较为完善,城市化水平比较高。城市生活设施空间格局研究为重庆市城市规划、建设、决策提供了理论支撑和指导.

基于大数据技术的电子商务信息管理系统构建

针对电子商务行业中数据处理速度慢和信息洞察不足的问题,文章提出一种基于Apache Spark框架的电子商务信息管理系统。利用该系统高效处理大规模的电子商务数据,可为企业制定决策提供支持。利用Apache Spark的高速数据处理能力,结合先进的数据分析工具,如SparkSQL和MLlib,系统能够快速地处理来自不同源的海量数据,提供即时的数据分析和可视化结果。此外,ApacheSpark的强大机器学习库MLlib用于挖掘用户行为模式,预测市场发展趋势,优化营销策略,并改善客户服务体验。