分布式空間分析服務是supermap iserver 9d中新增的乙個擴充套件模組，其利用spark分布式計算方式，對超大體量的空間資料進行各種分析。可接入分布式儲存的地理資料，如 hdfs（hadoop distributed file system，hadoop 分布式檔案系統）儲存的資料、iserver datastore 中儲存的關係型資料、以及 udb 中儲存的點線面資料。其提供強大的空間分析能力，例如大資料的地圖出圖、分析與管理。所有功能提供 rest api，方便開發與擴充套件。
效能非常高
分布式空間分析服務利用spark分布式計算方式，將乙個分析任務分解為多個子任務，最終通過分布式計算快速得到結果（如下圖）。
可接入多種資料**與格式參與分析
支援共享目錄方式，支援hdfs目錄，支援企業級空間資料庫（oracle，pg-xl）等,資料格式支援udb，csv，execl，geojson等。
多終端的快速使用
iclient , idesktop產品可直接呼叫，並以視覺化方式展示大資料分析任務的執行過程與結果。
擴充套件性高
分析節點的橫向擴充套件非常方便。想要提高效率，只需增加處理節點，啟動一台iserver，加入集群，註冊資料即可。
部署簡單
iserver 9d內建spark分布式計算框架，部署分布式分析服務集群十分簡單，不需要有分布式相關知識。搭建過程同搭建集群類似，完全視覺化操作，只需三步：
1.勾選開啟iserver集群服務。
2.勾選開啟iserver分布式分析服務。
3.將iserver節點加入集群並勾選參與大資料分析選項卡即可。
1.傳統空間分析處理時間長，想要大幅度提高處理效率。
例如：某專案中，2261萬條紀錄面（68.3gb大小）與3502平方公里的不規則面疊加分析，傳統分析（機器：32核cpu，64gb記憶體）需要42.5分鐘，而採用分布式計算模式（機器：4臺4核cpu，16g記憶體機器）只需2.1分鐘，效能提公升20倍。
2.傳統方式處理不了的資料內容。
例如：10億點和1000w個面進行聚合，使用傳統模式處理不了這種級別的資料。
3.專案適應未來技術趨勢，即對傳統資料進行分布式儲存，分布式計算，實時資料處理，非結構化儲存等。
supermap iserver 9d採用4節點集群方式，每節點配置32g、4core，採用a+b資料方式，進行大資料量的空間分析（點聚合分析功能）：
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