Microsoft Fabric和Esri GeoAnalytics的地理空间能力，演示

政府收集，存储和维护的80％的数据可以与地理位置有关。尽管从未经验证明，但它说明了位置在数据中的重要性。越来越多的数据量对处理地理空间数据的系统产生了限制。常见的大数据计算引擎最初旨在扩展文本数据，需要适应以有效地与地理空间数据合作 - 考虑地理索引，分区和操作员。在这里，我介绍并说明了如何利用Microsoft Fabric Spark Compune引擎，并使用本质上集成的ESRI GeoAnalytics引擎＃用于地理空间大数据处理和分析。

大数据 Microsoft Fabric ESRI Geaanalytics Engine ＃ 织物内的可选地分析能力可以使矢量型地理空间数据的处理和分析，其中矢量型地理空间数据是指点，线，多边形。这些功能包括150多个空间函数，以创建几何形状，测试和选择空间关系。随着它延伸火花，使用Python，SQL或Scala时可以调用地球分析功能。这些空间操作会自动应用空间索引，从而使Spark Compute引擎也有效地为此数据有效。它可以处理10种额外的常见空间数据格式，以加载和保存数据空间数据，以及在SPARK内部支持的数据源格式之上。这篇博客文章重点介绍了我关于AI时代的地理空间的帖子中介绍的可扩展地理空间计算引擎。 织物 AI 时代的地理空间 演示解释 荷兰AHN 构建数据，袋子 github上的笔记本 步骤1：读取数据 lastools + 上述代码段＆提供以下结果： ＆ 现在，使用空间函数make_point和srid x，y，z列被转换为点几何并将其设置为特定的荷兰坐标系（SRID = 28992），请参见下面的代码smippet＆：： ^{ESRI Geaanalytics Engine}

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织物内的可选地分析能力可以使矢量型地理空间数据的处理和分析，其中矢量型地理空间数据是指点，线，多边形。这些功能包括150多个空间函数，以创建几何形状，测试和选择空间关系。随着它延伸火花，使用Python，SQL或Scala时可以调用地球分析功能。这些空间操作会自动应用空间索引，从而使Spark Compute引擎也有效地为此数据有效。它可以处理10种额外的常见空间数据格式，以加载和保存数据空间数据，以及在SPARK内部支持的数据源格式之上。这篇博客文章重点介绍了我关于AI时代的地理空间的帖子中介绍的可扩展地理空间计算引擎。 织物

AI

演示解释 荷兰AHN 构建数据，袋子

github上的笔记本

步骤1：读取数据 ^lastools

+

^{上述代码段＆提供以下结果：}

＆

现在，使用空间函数make_point和srid x，y，z列被转换为点几何并将其设置为特定的荷兰坐标系（SRID = 28992），请参见下面的代码smippet＆： make_point SRID

spark.read

步骤2：进行选择 笔记本 汇总点 R2 378R2378