esri大数据

❶ GIS大数据厂商特点

潜力大，增值快。
GIS大数据厂商市场规模增速将保持在20%以上，2011年达约6.5亿元;GIS技术开发服务市场规模增速将保持在19%左右，2011年达约75亿元，由于GIS应用行业的不断增多以及各行业应用差异较大，GIS应用平台软件将成为中国GIS产业中增长最快的一个细分领域。
大数据表现出体量大、变化速度快、模态多样、真伪难辨等特征，但背后隐藏的价值巨大。目前在地理大数据产业中游市场上，开发和销售GIS基础平台软件厂商主要有ESRI(中国)、超图软件、四维图新以及中地数码等企业。占据中国GIS基础平台软件市场份额主要企业有美国ESRI、超图软件、四维图新以及中地数码。2011年该产业在中国的市场份额几乎被这几家独揽，其中超图软件与ESRI占据了绝大部分的市场。这四家企业各具特点，从而形成了独有的竞争力。

❷ GIS中，空间数据共享的意义和方法

意义：GIS基础软件技术是地理信息领域软件技术的制高点，是整个产业链条的关键。发展GIS基础软件对我国地理信息产业发展和保证国家地理信息安全至关重要。

方法：大数据与GIS的结合正在改变传统地理研究与分析方法，也在悄然改变GIS的服务形态。IT新技术的融入，不断丰富和提升地理智慧的内核。而爆发式增长的市场需求，又为GIS技术的创新和应用发展提供了新的动力。

(2)esri大数据扩展阅读

超图集团正式对外发布了基于大数据架构的GIS基础软件产品SuperMap GIS 9D，其在大数据GIS技术、新一代三维GIS技术、云端一体化GIS技术、跨平台GIS技术四大方面取得了全新进展和突破，

满足大数据应用、新型智慧城市和新型测绘等应用需求，解决了海量时空数据分布式管理、高性能、高可信分布式计算的新难题，以及传统GIS复杂图示制图与空间分析的老问题，开创了GIS与大数据等技术融合发展和创新应用的新格局。

此次会议围绕大数据领域的探索实践、GIS与空间大数据融合、大数据时代的地理信息应用转型升级、新一代三维GIS技术创新与应用、中国GIS的国际化探索等话题，测绘地信主管部门，阿里、腾讯等互联网企业，

超图等GIS基础软件企业，相关科研机构，众多海内外GIS用户单位的相关专家在主题大会环节呈现了数十场精彩报告，共同探讨大数据时代的GIS技术创新发展与应用落地。

❸ python有什么好的大数据/并行处理框架

从GitHub中整理出的15个最受欢迎的Python开源框架。这些框架包括事件I/O，OLAP，Web开发，高性能网络通信，测试，爬虫等。

Django: Python Web应用开发框架
Django 应该是最出名的Python框架，GAE甚至Erlang都有框架受它影响。Django是走大而全的方向，它最出名的是其全自动化的管理后台：只需要使用起ORM，做简单的对象定义，它就能自动生成数据库结构、以及全功能的管理后台。

Diesel：基于Greenlet的事件I/O框架
Diesel提供一个整洁的API来编写网络客户端和服务器。支持TCP和UDP。

Flask：一个用Python编写的轻量级Web应用框架
Flask是一个使用Python编写的轻量级Web应用框架。基于Werkzeug WSGI工具箱和Jinja2
模板引擎。Flask也被称为“microframework”，因为它使用简单的核心，用extension增加其他功能。Flask没有默认使用的数
据库、窗体验证工具。

Cubes：轻量级Python OLAP框架
Cubes是一个轻量级Python框架，包含OLAP、多维数据分析和浏览聚合数据（aggregated data）等工具。

Kartograph.py：创造矢量地图的轻量级Python框架
Kartograph是一个Python库，用来为ESRI生成SVG地图。Kartograph.py目前仍处于beta阶段，你可以在virtualenv环境下来测试。

Pulsar：Python的事件驱动并发框架
Pulsar是一个事件驱动的并发框架，有了pulsar，你可以写出在不同进程或线程中运行一个或多个活动的异步服务器。

Web2py：全栈式Web框架
Web2py是一个为Python语言提供的全功能Web应用框架，旨在敏捷快速的开发Web应用，具有快速、安全以及可移植的数据库驱动的应用，兼容Google App Engine。

Falcon：构建云API和网络应用后端的高性能Python框架
Falcon是一个构建云API的高性能Python框架，它鼓励使用REST架构风格，尽可能以最少的力气做最多的事情。

Dpark：Python版的Spark
DPark是Spark的Python克隆，是一个Python实现的分布式计算框架，可以非常方便地实现大规模数据处理和迭代计算。DPark由豆瓣实现，目前豆瓣内部的绝大多数数据分析都使用DPark完成，正日趋完善。

Buildbot：基于Python的持续集成测试框架
Buildbot是一个开源框架，可以自动化软件构建、测试和发布等过程。每当代码有改变，服务器要求不同平台上的客户端立即进行代码构建和测试，收集并报告不同平台的构建和测试结果。

Zerorpc：基于ZeroMQ的高性能分布式RPC框架
Zerorpc是一个基于ZeroMQ和MessagePack开发的远程过程调用协议（RPC）实现。和 Zerorpc 一起使用的 Service API 被称为 zeroservice。Zerorpc 可以通过编程或命令行方式调用。

Bottle: 微型Python Web框架
Bottle是一个简单高效的遵循WSGI的微型python Web框架。说微型，是因为它只有一个文件，除Python标准库外，它不依赖于任何第三方模块。

Tornado：异步非阻塞IO的Python Web框架
Tornado的全称是Torado Web Server，从名字上看就可知道它可以用作Web服务器，但同时它也是一个Python Web的开发框架。最初是在FriendFeed公司的网站上使用，FaceBook收购了之后便开源了出来。

webpy: 轻量级的Python Web框架
webpy的设计理念力求精简（Keep it simple and powerful），源码很简短，只提供一个框架所必须的东西，不依赖大量的第三方模块，它没有URL路由、没有模板也没有数据库的访问。

Scrapy：Python的爬虫框架
Scrapy是一个使用Python编写的，轻量级的，简单轻巧，并且使用起来非常的方便。

❹ ESRI是什么`

ESRI
美国环境系统研究所ERSl（EnvironmentalSystems ResearchInstitute，缩写为ESRl）
ERSl公司市场份额多年来一直雄踞GIS行业之首。1995年，ESRI公司独占世界GIS软件市场份额的三分之一，现已连续几年稳居GIS市场占有率的第一位。1991年，ESRI公司对工作站Arc/Info第6版进行了汉化，使其产品率先进入中国市场。ERSl研制的地理信息系统软件，也是世界上应用最广泛的GIS软件之一。
ArcGIS提供了用于地理数据的自动输入、处理、分析和显示的强大功能。目前已成功地应用到了包括自然资源管理、自动制图、设施管理、城市和区域规划、人口和商业管理、交通运输、石油和天然气、教育、军事等九大类别的一百多个领域。其主要特点为：
1 采用地理关系数据模型；
2 提供极强的空间操作和分析功能；
3 采用模块式结构，使用灵活，易于扩充；
4 提供宏命令语言和菜单方式，支持二次开发；
5 提供38种地图投影方式，能够进行不同投影之间的坐标转换；
6 具有存储和管理大数据量的能力；
7 开放式结构，提供直接与多种数据库联接的接口；
8 具有很好的兼容性，能与25种不同系统的数据格式相互转换；
9 独立于硬件，支持最广泛的硬件平台；
10 提供很方便的用户界面能力，用户能调用本系统的程序、系统外部的应用程序和操作系统的资源；
广泛支持当今各种工业标准，包括操作系统、图形用户界面、商用数据库、网络协议标准、空间数据交换格式和图形输出格式。
公司网站是：http://www.esri.com/

❺ 什么是空间数据,它包括那几种类型

空间数据又称几何数据，它用来表示物体的位置、形态、大小分布等各方面的信息，是对现世界中存在的具有定位意义的事物和现象的定量描述。根据在计算机系统中对地图是对现实教想的存储组织、处理方法的不同，以及空间数据本身的几何特征，空间数据又可分为图形数据和图像数据。

空间数据包括以下五种类型：

1、地图数据：这类数据主要来源于各种类型的普通地图和专题地图，这些地图的内容非常丰富。

2、影像数据：这类数据主要来源于卫星、航空遥感，包括多平台、多层面、多种传感器、多时相、多光谱、多角度和多种分辨率的遥感影像数据，构成多元海量数据。

3、地形数据：这类数据来源于地形等高线图的数字化，已建立的数据高程模型(DEM)和其他实测的地形数据。

4、属性数据：这类数据主要来源于各类调查统计报告、实测数据、文献资料等。

5、混合数据：这类数据来源于卫星、航空遥感与各种类型的普通地图和专题地图形成多方面数据。

空间数据结构是空间数据适合于计算机存储、管理、处理的逻辑结构，是空间数据在计算机内的组织和编码形式，是地理实体的空间排列和相互关系的抽象描述。它是对空间数据的一种理解和解释。

空间数据结构又是指空间数据的编排方式和组织关系。空间数据编码是指空间数据结构的具体实现，是将图形数据、影像数据、统计数据等资料按一定的数据结构转换为适合计算机存储和处理的形式。不同数据源采用不同的数据结构处理，内容相差极大，计算机处理数据的效率很大程度取决于数据结构。

(5)esri大数据扩展阅读：

空间数据库管理系统是空间数据库的核心软件，将对空间数据和属性数据进行统一管理，为GIS应用开发提供空间数据库管理系统除了必须具备普通数据库管理系统的功能外，还具有以下三方面研究内容：

1、空间数据存储管理，实现空间数据强大的基础平台。和属性数据的统一存储和管理，提高数据的存储性能和共享程度，设计实现空间数据的索引机制，为查询处理提供快速可靠的支撑环境。

2、支持空间查询的SQL语言，参照SQL-92和OpenGIS标准，对核心SQL进行扩充，使之支持标准的空间运算，具有最短路径、连通性等空间查询功能。

3、查询，供相关人士查询数据。

参考资料来源：网络-空间数据