Привет! В рамках своей работы в beeline tech мы часто взаимодействуем с геоданными. Для решения проблем, связанных с хранением, обработкой и анализом большого объема распределенных пространственных данных, мы используем Apache Sedona (бывший Geospark). Мы — Денис Афанасьев, аналитик больших данных, и Женя Рыбалкин, инженер больших данных, под катом расскажем, почему выбрали именно этот инструмент и что он умеет. А чтобы показать, зачем вообще работать с геоданными, давайте возьмем пример расчета посещаемости хоккейных матчей в Москве, как-никак плей-офф в разгаре.
Давайте по порядку. Почти любой доступный смартфон, умные часы, фитнес-браслеты, оборудование для IoT — всё это может получать и передавать данные о собственном местоположении. Кроме потребительского железа серьезную эволюцию прошёл и интернет вещей в целом, причем как классический IoT для умного дома и других полезностей, так и индустриальный IIoT, заточенный под мониторинг сложных технологических систем, сельское хозяйство, мониторинг окружающей среды и многое другое.
Следствием такого развития, как в количественном, так и в качественном плане, стал ощутимый рост того объёма данных, который все эти устройства генерируют. Ну и что нам с ними делать? Давайте разберемся на примере геоданных!
Зачем вообще кому-то нужны геоданные?