系列目录

带你入门GeoSpark系列之一【环境篇】
带你入门GeoSpark系列之二【Spatial RDD篇】
带你入门GeoSpark系列之三【空间查询篇】

1.空间范围查询( Spatial Range Query)

空间范围查询，顾名思义我们可以给定一个范围（query window），然后查询出包含在当前范围内的地理对象。

1.1 数据准备

创建checkin1.csv在 data/checkin1.csv路径下:
注意这里故意把bar坐标修改了一下

-88.331492,32.324142,hotel
-88.175933,32.360763,gas
-99.388954,32.357073,bar
-88.221102,32.35078,restaurant

1.2 代码示例

considerBoundaryIntersection参数可以配置查询是否包括query window边界上的地理对象。

package com.suddev.bigdata.queryimport com.vividsolutions.jts.geom.Envelope
import org.apache.spark.serializer.KryoSerializer
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.datasyslab.geospark.enums.FileDataSplitter
import org.datasyslab.geospark.serde.GeoSparkKryoRegistrator
import org.datasyslab.geospark.spatialOperator.RangeQuery
import org.datasyslab.geospark.spatialRDD.PointRDD/*** Spatial Range Query* @author Rand* @date 2020/4/16 0016*/
object SpatialRangeQueryApp {def main(args: Array[String]): Unit = {val conf = new SparkConf().setAppName("SpatialRangeQueryApp").setMaster("local[*]").set("spark.serializer",classOf[KryoSerializer].getName).set("spark.kryo.registrator", classOf[GeoSparkKryoRegistrator].getName)implicit val sc = new SparkContext(conf)val objectRDD = createPointRDDobjectRDD.rawSpatialRDD.rdd.collect().foreach(println)// 定义QueryWindowval rangeQueryWindow = new Envelope(-90.01, -80.01, 30.01, 40.01)// 是否考虑边界val considerBoundaryIntersection = falseval usingIndex = falseval queryResult = RangeQuery.SpatialRangeQuery(objectRDD, rangeQueryWindow, considerBoundaryIntersection, usingIndex)queryResult.rdd.collect().foreach(println)}def createPointRDD(implicit sc:SparkContext): PointRDD ={val pointRDDInputLocation = "data/checkin1.csv"// 这个变量控制我们的地理经度和纬度在数据的哪两列，我们这里是第0,1列，Offset就设置为0val pointRDDOffset = 0val pointRDDSplitter = FileDataSplitter.CSV// 这个参数允许我们除了经纬度外还可以携带其他自定义数据val carryOtherAttributes = trueval objectRDD = new PointRDD(sc, pointRDDInputLocation,pointRDDOffset, pointRDDSplitter, carryOtherAttributes)objectRDD}
}

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