GeoMesa提供基於Accumulo和Kafka的lamda數據存儲(http://www.geomesa.org/documentation/current/user/lambda/index.html)。但它也爲離線和在線分析提供了Storm和Spark支持。你能列舉一些GeoMesa lamda數據存儲的用例嗎?例如,它爲GeoServer提供了哪些優勢?GeoMesa和lambda數據存儲
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GeoMesa Lambda DataStore絕對是一種'高級'功能。如果您的數據類型在數據庫永久保存到數據庫之前可能會收到頻繁更新,那麼Lambda DataStore可能非常適合。
作爲一個具體的例子(並適用於我,因爲我從火車發佈:)),考慮有一個火車旅行的彙總圖層。在列車運行時,人們會想要更新給定數據的摘要。另一方面,一旦火車完成了旅程,那麼記錄將不再更新。
傳統/簡單的GeoMesa方法是編寫一個流媒體軟件,將更新寫入GeoMesa Kafka數據存儲。航程完成後,流式應用程序可以寫入Accumulo或HBase。希望查詢實時更新和歷史記錄的應用程序需要跨兩層協調(一個Kafka層和一個持久數據庫層)。
Lambda數據存儲允許所有寫入發生在Lambda數據存儲區。由於記錄正在接收更新,記錄在卡夫卡處理。當軌道更新超時時,記錄將持續到Accumulo。在GeoServer中,可以從實時和歷史的角度查詢Lambda數據存儲中的記錄。 (詳細地說,可以使用視圖參數來限制對Lambda數據存儲的瞬態或持久部分的查詢。)
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