GeoMesa Java API-写入与查询数据
GeoMesa Java API-写入与查询数据
写入数据
GeoMesa作为空间大数据处理框架,本身是不存储数据的。数据存储依赖于底层的分布式数据库,如HBase,Accumulo等。GeoMesa为了同时支持多种数据库,提供了一个抽象的接口,屏蔽不同数据库操作方法的差异,使用户用一种统一的方式存储和查询数据。来看下面这GeoMesa存储架构图:
,无论采用何种方式写入数据,我们都不需要直接操作数据库,而只需按照GeoTools或GeoMesa的接口,规范好要存储的数据,提交给GeoMesa处理即可。GeoMesa会自动为我们完成创建元数据、创建索引、存储数据等一系列过程。
GeoTools提供了许多用于表示地理空间数据的接口,可以用他们来定义需要存储的数据:
DataStore
DataStore是数据的核心访问模型,存储了数据集的名称、数据结构与类型、数据访问源等信息,类似一种数据元信息的存储集合,用于定义和描述数据的基本信息。
SimpleFeatureType
SimpleFeatureType即简单要素类型,用于定义数据类型,类似SQL语句中create table时定义表字段时所指定的信息。常用一种特殊格式的字符串表示,如:
tpList:String,startTime:Date:default=true,startPoint:Point:srid=4326:default=true
创建SimpleFeatureType时,需要使用GeoMesa提供的org.locationtech.geomesa.utils.interop.SimpleFeatureTypes类,而不是直接使用Geotools的DataUtilities创建,目的是为了支持更多的数据类型。
sft = SimpleFeatureTypes.createType(getTypeName(), attributes.toString());
SimpleFeatureType在DataStore中被称为Schema,使用dataStore.createSchema(sft)函数在DataStore中创建Schema。
SimpleFeature
SimpleFeature即简单要素,用于定义具体的数据。可以使用Geotools提供的SimpleFeatureBuilder类创建,只需要按照先前定义的SimpleFeatureType,依次传入相应类型的数据,最后设置Feature的ID即可,如:
SimpleFeatureBuilder builder = new SimpleFeatureBuilder(getSimpleFeatureType());
builder.set("tpList", ptListString);
builder.set("startTime", new Date(Long.valueOf(startTime)*1000));
builder.set("startPoint", "POINT (" + startPointY + " " + startPointX + ")");
SimpleFeature feature = builder.buildFeature(id);
其中,空间数据可以用WKT(well-known-text)格式的字符串来表示。
写入
创建好SimpleFeature后,就可以开始向数据库中写入数据了。
使用Geotools提供的FeatureWriter执行写入操作,具体代码如下:
FeatureWriter<SimpleFeatureType, SimpleFeature> writer = datastore.getFeatureWriterAppend(sft.getTypeName(), Transaction.AUTO_COMMIT)
for (SimpleFeature feature : features) {
SimpleFeature toWrite = writer.next();
// copy attributes
toWrite.setAttributes(feature.getAttributes());
// if you want to set the feature ID, you have to cast to an implementation class
// and add the USE_PROVIDED_FID hint to the user data
((FeatureIdImpl) toWrite.getIdentifier()).setID(feature.getID());
toWrite.getUserData().put(Hints.USE_PROVIDED_FID, Boolean.TRUE);
// make sure to copy the user data, if there is any
toWrite.getUserData().putAll(feature.getUserData());
// write the feature
writer.write();
}
查询数据
GeoMesa同样使用了GeoTools工具,作为查询操作的接口,查询时的过程图如下:
使用GeoTools进行查询的基本流程如下:
- ① 获取要查询的要素名称,即写入时SimpleFeatureType的Name
- ② 对想要查询的字段,编写相应的查询条件,并创建Filter类型的对象
- ③ 创建Query对象,将上一步中所有查询条件加入其中
- ④ 执行查询,获得查询结果
其中,查询条件可以使用GeoTools提供的CQL(GeoTools’ Contextual Query Language)或ECQL语句编写,并直接转换为Filter对象,例如:
Filter result = CQL.toFilter("ATTR1 < 10 AND ATTR2 < 2 OR ATTR3 > 10" );
Filter result = CQL.toFilter( "ATTR1 AFTER 2006-11-30T01:30:00Z/2006-12-31T01:30:00Z" );
Filter result = CQL.toFilter( "CONTAINS(ATTR1, POINT(1 2))" );
Filter result = CQL.toFilter( "BBOX(ATTR1, 10,20,30,40)" );
Filter result = CQL.toFilter( "DWITHIN(ATTR1, POINT(1 2), 10, kilometers)" );
执行查询时,使用FeatureReader完成查询操作,代码如下:
List<SimpleFeature> queryFeatureList = new ArrayList<>();
FeatureReader<SimpleFeatureType, SimpleFeature> reader = datastore.getFeatureReader(query, Transaction.AUTO_COMMIT)
int n = 0;
while(reader.hasNext()){
SimpleFeature feature=reader.next();
queryFeatureList.add(feature);
n++;
}
System.out.println();
System.out.println("Returned"+n+"totalfeatures");
几个常用查询条件
设置最大返回条目:
Query query = new Query(typeName, ECQL.toFilter(queryCQL));
query.setMaxFeatures(Integer.parseInt(maxView));
设置排序:
Query query = new Query(typeName, ECQL.toFilter(queryCQL));
FilterFactoryImpl ff = new FilterFactoryImpl();
query.setSortBy(new SortBy[]{new SortByImpl(ff.property("startTime"), SortOrder.ASCENDING)});
统计查询-查总数
Query query = new Query(typeName);
query.getHints().put(QueryHints.STATS_STRING(), "Count()");
聚合查询-GroupBy,查每个分组的总数
Query query = new Query(typeName);
query.getHints().put(QueryHints.STATS_STRING(), "GroupBy(\"carID\",Count())");
统计查询-查最大最小值
Query query = new Query(typeName);
query.getHints().put(QueryHints.STATS_STRING(), "MinMax(\"startTime\")");
作者:涛O_O 链接:https://www.jianshu.com/p/cfbe6e7c89b2
GeoMesa Java API-写入与查询数据的更多相关文章
- [搜索]ElasticSearch Java Api(一) -添加数据创建索引
转载:http://blog.csdn.net/napoay/article/details/51707023 ElasticSearch JAVA API官网文档:https://www.elast ...
- ElasticSearch AggregationBuilders java api常用聚会查询
以球员信息为例,player索引的player type包含5个字段,姓名,年龄,薪水,球队,场上位置.index的mapping为: "mappings": { "pl ...
- Java API 实现HBase的数据添加与过滤查询
包依赖比较麻烦,找了好久,我用的CDH5.0 现将所依赖的包的列表清单如下: public class EmployeeDao { /** * @param args */ public static ...
- 通过java api 读取sql 中数据(查询)
配置文件:dbconfig.properties 里面的数据 jdbc.url.jwhat=jdbc\:mysql\://ip\:3306/laibadev?useUnicode\=true& ...
- [ElasticSearch]Java API 之 词条查询(Term Level Query)
1. 词条查询(Term Query) 词条查询是ElasticSearch的一个简单查询.它仅匹配在给定字段中含有该词条的文档,而且是确切的.未经分析的词条.term 查询 会查找我们设定的准确值 ...
- 使用Lucene的java api 写入和读取索引库
import org.apache.commons.io.FileUtils;import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;i ...
- Lucene 05 - 使用Lucene的Java API实现分页查询
目录 1 Lucene的分页查询 2 代码示例 3 分页查询结果 1 Lucene的分页查询 搜索内容过多时, 需要考虑分页显示, 像这样: 说明: Lucene的分页查询是在内存中实现的. 2 代码 ...
- Elasticsearch Java API—多条件查询(must)
多条件设置 //多条件设置 MatchPhraseQueryBuilder mpq1 = QueryBuilders .matchPhraseQuery("pointid",&qu ...
- java实现点击查询数据生成excel文件并下载
须先导入关键maven包 <dependency> <groupId>org.apache.poi</groupId> <artifactId>poi& ...
随机推荐
- redis 作为 mysql的缓存服务器(读写分离)
redis 作为 mysql的缓存服务器(读写分离) 一.redis简介 Redis是一个key-value存储系统.和Memcached类似,为了保证效率,数据都是缓存在内存中.区别的是redis会 ...
- Oracle-序列-存储过程-视图-索引-触发器
课程介绍 1. 约束(掌握) 2. 序列(掌握) 3. 索引(掌握) 4. 视图(掌握) 5. 存储过程(掌握) 6. 自定义函数(掌握) 7. 触发器(掌握) 数据库对象的命名规则 1.对象名称必须 ...
- 二、集群配置SSH免密登录
一.以3个几点为例,分别为master.slave01.slave02 1.分别生成自己节点密钥对 master: 创建dsa免密代码:ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ss ...
- APACHE如何里一个站点绑定多个域名?用ServerAlias 转
APACHE2如何里一个站点绑定多个域名?用ServerAlias以前很笨,要使多个域名指向同一站点总是这样写:<VirtualHost *:80>ServerAdmin i@kuigg. ...
- M43 第一阶段考试
一.解答题 1.统计当前主机的TCP协议网络各种连接状态出现的次数 netstat -an | awk '/^tcp/ {++S[$NF]} END {for(a in S) print a, S[a ...
- Java进阶专题(二十一) 消息中间件架构体系(3)-- Kafka研究
前言 Kafka 是一款分布式消息发布和订阅系统,具有高性能.高吞吐量的特点而被广泛应用与大数据传输场景.它是由 LinkedIn 公司开发,使用 Scala 语言编写,之后成为 Apache 基金会 ...
- 【Oracle LISTNER】oracle Listener 宕机解决办法
今天想起了很久没用的oracle库,用plsql尝试连接,发现报超时错误,以为是偶然,多次尝试连接,发现还是超时,于是登录到系统中,查看数据库情况,发现正常查询和修改添加,感觉不是数据库问题,查看监听 ...
- Databricks 第7篇:管理Secret
有时,访问数据要求您通过JDBC对外部数据源进行身份验证,可以使用Azure Databricks Secret来存储凭据,并在notebook和job中引用它们,而不是直接在notebook中输入凭 ...
- sap的内核升级,修补了源代码保护的方式
众所周知,在SAP的内核位701或者之前的版本中,我们可以通过向源代码的中加入"*@#@@[SAP]"这样的代码,来实现对源代码的保护.但是在内核升级到721和以后的版本中,你会发 ...
- Java自学笔记之学生管理系统
实现:学生管理系统,实现学生信息的添加.修改.查询和删除功能 涉及:集合的基础知识(集合遍历,值得获取与替换,set/get方法) 代码如下: Student文件 1 package Demo_120 ...