#векторные_данные — Public Fediverse posts

[Перевод] Как построить геопространственный Lakehouse с помощью открытого ПО и Databricks

Геопространственные данные быстро перестают быть «слоем на карте», когда их нужно свести с другими источниками, регулярно обновлять, масштабировать запросы вроде «точка в полигоне» и отдавать результат в BI или GIS без ручной сборки артефактов. В статье разбирается практичный способ собрать геопространственный lakehouse на Databricks и открытых инструментах поверх Spark: как приземлять разные форматы в Delta, где чинить системы координат и некорректные геометрии, чем ускорять тяжёлые геоджойны и как организовать слой представления под разные потребители — от Power BI до облачных ГИС. Перейти к статье

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/976752/

#геопространственная_аналитика #геоданные #векторные_данные #lakehouse #витрина_данных #качество_геоданных #системы_координат

[Перевод] Как построить геопространственный Lakehouse с помощью открытого ПО и Databricks

Геопространственные данные быстро перестают быть «слоем на карте», когда их нужно свести с другими источниками, регулярно обновлять, масштабировать запросы вроде «точка в полигоне» и отдавать результат в BI или GIS без ручной сборки артефактов. В статье разбирается практичный способ собрать геопространственный lakehouse на Databricks и открытых инструментах поверх Spark: как приземлять разные форматы в Delta, где чинить системы координат и некорректные геометрии, чем ускорять тяжёлые геоджойны и как организовать слой представления под разные потребители — от Power BI до облачных ГИС. Перейти к статье

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/976752/

#геопространственная_аналитика #геоданные #векторные_данные #lakehouse #витрина_данных #качество_геоданных #системы_координат

[Перевод] Как построить геопространственный Lakehouse с помощью открытого ПО и Databricks

Геопространственные данные быстро перестают быть «слоем на карте», когда их нужно свести с другими источниками, регулярно обновлять, масштабировать запросы вроде «точка в полигоне» и отдавать результат в BI или GIS без ручной сборки артефактов. В статье разбирается практичный способ собрать геопространственный lakehouse на Databricks и открытых инструментах поверх Spark: как приземлять разные форматы в Delta, где чинить системы координат и некорректные геометрии, чем ускорять тяжёлые геоджойны и как организовать слой представления под разные потребители — от Power BI до облачных ГИС. Перейти к статье

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/976752/

#геопространственная_аналитика #геоданные #векторные_данные #lakehouse #витрина_данных #качество_геоданных #системы_координат

[Перевод] Как построить геопространственный Lakehouse с помощью открытого ПО и Databricks

Геопространственные данные быстро перестают быть «слоем на карте», когда их нужно свести с другими источниками, регулярно обновлять, масштабировать запросы вроде «точка в полигоне» и отдавать результат в BI или GIS без ручной сборки артефактов. В статье разбирается практичный способ собрать геопространственный lakehouse на Databricks и открытых инструментах поверх Spark: как приземлять разные форматы в Delta, где чинить системы координат и некорректные геометрии, чем ускорять тяжёлые геоджойны и как организовать слой представления под разные потребители — от Power BI до облачных ГИС. Перейти к статье

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/976752/

#геопространственная_аналитика #геоданные #векторные_данные #lakehouse #витрина_данных #качество_геоданных #системы_координат