geohashing

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[位置]的映射定義具有不受支持的參數：[geohash：true]：Elasticsearch 5.X

我正在使用elasticsearch 5.2，但是當爲geo_point字段I'設置[geohash：true] m到處以下錯誤 { "error": { "root_cause": [ { "type": "mapper_parsing_exception", "reason": "Mapping definition for [locat

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Geohashing vs SearchAPI用於使用數據存儲的地理空間查詢

我正在python中創建一個appEngine應用程序，它將需要對數據存儲區數據執行高效的地理空間查詢。一個示例用例是，我需要找到當前用戶10英里範圍內的前20個帖子。已經做了一些研究，我的選擇，我發現，目前似乎什麼樣實現這種類型的功能將是2種最佳方法：使用Python的地質模型庫創建/刪除文件索引geoHashed的GeoPoint數據然而，使用谷歌的新SearchAPI 這似乎從一個高層次

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比較兩個大熊貓數據框之間的地理加密

我有2個數據框df1和df2與不同的Latitutde和經度以及相應的地理雜亂。現在對於df1中的每個geohash，我想在dataframe df2中找到最接近的geohash。我不確定是否有方法可以比較geohashes。例如，對於df1中的id 121，df2中最接近的geohash將是9muc3rr，對於df2中的id 122，最接近的geohash將是9wv97m1。數據幀DF1 Id

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在數據框上應用python-geohash編碼函數

我正在嘗試將編碼函數應用於數據框。我不斷滿足一個ValueError： >>> import pandas as pd >>> import pygeohash as gh >>> data = { 'latitude': [4.123, 24.345, 31.654], 'longitude': [25.432, 4.234, 57.098]} >>> df = pd.DataFrame(

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如何在特定範圍內獲取附近的位置？

我有一個經緯度和中心點的數組。 { center: { lat: 10.002, lng: 20.003 }, all: [ { lat: 20, lng: 50 }, { lat: 10, lng: 20.000001 }, // ...

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如何保存亞馬遜DynamoDB中的實時和歷史車輛位置數據

我正在處理和存儲DynamoDB中約3萬輛汽車的位置信息。每個車輛每10秒會存儲一次實時信息。它將被處理爲實時跟蹤單輛車輛該信息還將用於獲取附近車輛的點和半徑。我將使用Python代碼我下面以下策略：組織胺表保存設備的歷史信息數據將是：設備ID（分區鍵），緯度， lon，timestamp（sortkey），geohash 直播表將現場信息數據將是：設備ID（分區鍵），緯度，經度，

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Kibana在瓦片地圖上不顯示結果

我有大約3300個文件，其中填入了geo_point類型的字段。當我嘗試在瓷磚地圖上顯示我的文檔時，kibana說「沒有找到結果」。我已經試圖把座標爲： - 地理散列字符串 - [經度，緯度]數組 - 字符串「緯度，經度」 - 與「緯度」和「經度」屬性對象根據ES docs，所有這些設置geo_point的方法都是允許的。 Kibana將此字段檢測爲geo_point（字段名稱附近有一個地球

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MongoDB：按地理位置給定區域和最大點的羣集文檔？

我試圖建立一個基於地圖的可視化，包括亞羣的「熱圖」的基礎上，MongoDB的集合，其中包含這樣的文件： { "PlaceName" : "Boston", "Location" : { "type" : "Point", "coordinates" : [ 42.358056, -71.063611 ] }, "Subpopulati

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Geofire如何計算Firebase查詢的邊界地理雜湊？

語境我用Geofire與火力地堡一起，而現在，我得到了真的很好奇Geofire如何執行其查詢。我從語義上理解，它是座標和半徑的函數，可以產生最小和最大哈希值。所以我覺得它的方式關頭可與火力地堡看起來像這樣 ref.child("users").orderByChild("g").startAt(minHash).endAt(maxHash).on('child_added', function(

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Elasticsearch geohash_grid返回1個DOC計數，但查詢返回了很多

我使用Elasticsearch 5.1如下geohash_grid查詢： { "query": { ... "geo_bounding_box":... }, "aggs": { "lochash": { "geohash_grid": { "field": "currentShopGeo", "pr