sparklyr.sedona：用于分析地理空间数据的 sparklyr 扩展

sparklyr.sedona 现已作为 Apache Sedona 基于 sparklyr 的 R 接口使用。

sparklyr.sedona sparklyr.sedona sparklyr Apache Sedona

要使用 remotes 包从 GitHub 安装 sparklyr.sedona，请运行

sparklyr.sedona remotes remotes

remotes::install_github(repo = "apache/incubator-sedona", subdir = "R/sparklyr.sedona")

remotes::install_github(repo = "apache/incubator-sedona", subdir = "R/sparklyr.sedona") remotes::install_github(repo = "apache/incubator-sedona", subdir = “R/sparklyr.sedona”） remotes :: install_github install_github ( = “apache/incubator-sedona” = “R/sparklyr.sedona” )

在这篇博文中，我们将简要介绍 sparklyr.sedona，概述此 sparklyr 扩展背后的动机，并介绍一些涉及 Spark 空间 RDD、Spark 数据框和可视化的 sparklyr.sedona 用例示例。

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sparklyr.sedona 的动机

sparklyr.sedona

今年早些时候，mlverse 调查结果中的一项建议提到，基于 Spark 的 GIS 框架需要最新的 R 接口。在研究这个建议时，我们了解了 Apache Sedona，这是一个由 Spark 提供支持的地理空间数据系统，它现代、高效且易于使用。我们还意识到，虽然 Spark 开源社区的朋友已经为 Apache Sedona 的前身 GeoSpark 开发了 sparklyr 扩展，但目前还没有类似的扩展能够让 R 轻松访问最新的 Sedona 功能。因此，我们决定开发 sparklyr.sedona，旨在弥合 Sedona 和 R 之间的差距。

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地形

我们希望您已准备好快速浏览 sparklyr.sedona 中一些基于 RDD 和 Spark 数据框的功能，以及一些来自 Spark 中地理空间数据的令人眼花缭乱的可视化效果。

sparklyr.sedona 空间弹性分布式数据集 RDD sparklyr.sedona

将一些外部数据源导入 SRDD：

library(sparklyr)