GeoMesa和lambda数据存储

Question

GeoMesa提供了一个基于累积和卡夫卡(http://www.geomesa.org/documentation/current/user/lambda/index.html)的lamda数据存储。但它也为离线和在线分析提供了Storm和Spark支持。您能列出一些GeoMesa lamda数据存储的用例吗？例如，它为GeoServer提供了哪些优势？

Answer 1

GeoMesa Lambda DataStore绝对是一个“高级”功能。如果您的数据类型在永久保存到数据库之前可能会收到频繁的更新，那么Lambda DataStore可能是一个很好的选择。

作为一个具体的例子(并且适用于我，因为我在火车上发布：)，考虑有一个火车旅行的汇总层。当火车行驶时，人们可能想要更新给定数据的摘要。另一方面，一旦列车完成其行程，则记录将不再更新。

一种传统/简单的GeoMesa方法是编写一个流软件，将更新写入GeoMesa Kafka数据存储。一旦航程完成，流应用程序就可以写入Accumulo或HBase。查询实时更新和历史记录的应用程序需要跨两层进行协调(一个Kafka层和一个持久数据库层)。

Lambda数据存储区允许对Lambda数据存储区进行所有写入。当记录接收更新时，记录在Kafka中处理。当跟踪更新超时时，记录将保存到累积。在GeoServer中，可以同时从实时和历史的角度查询Lambda数据存储的记录。(作为细节，可以使用视图参数将查询限制为Lambda数据存储的临时或持久部分。)