编者荐语：
以前推过GeoSpark，现在已经被Apache孵化了，叫做Sedona，请做空间大数据的同学，不要放过，好好拉练拉练……另外，有写关于Sedona的，欢迎投稿和公众号互白。
以下文章来源于小兔子GIS ，作者小兔子GIS
小兔子GIS.
https://mp.weixin.qq.com/s/cqU2jhoYPIMJ_U6jJ6CWiA#
1、Apache Sedona
Sedona是基于Spark分布式的地理信息计算引擎，原为GeoSpark，后被Apache收录孵化，更名为Sedona，相比于传统的ArcGIS、QGIS等分析工具，Sedona可以提供更好分布式空间分析。
Apache Sedona™（孵化）是一个用于处理大规模空间数据的集群计算系统。Sedona扩展了Apache Spark / SparkSQL，其中包含一组开箱即用的空间弹性分布式数据集（SRDDs）/ SpatialSQL，可以跨机器高效地加载，处理和分析大规模空间数据。
2、GeoSpark
GeoSpark是一个用于处理大规模空间数据的开源内存集群计算系统。是传统GIS与Spark的结合。GeoSpark扩展RDD以形成空间RDD（SRDD），并跨机器高效地对SRDD数据元素进行分区，并引入新颖的并行化空间（几何操作，遵循Open Geosptial Consortium（OGC）标准）转换和操作（用于SRDD），提供更直观的界面供用户编写空间数据分析程序。GeoSpark扩展了SRDD层以在大规模的空间数据集上执行空间查询（例如，范围查询，KNN查询和连接查询）。在Spatial RDD图层中检索几何对象之后，用户可以调用在GeoSpark的空间查询处理层中提供的空间查询处理操作。
3、GeoMesa
GeoMesa 是由locationtech开源的用来处理地理数据的分布式基础引擎，是一套地理大数据处理工具套件。其可在分布式计算系统上进行大规模的地理空间查询和分析。使用GeoMesa开源帮助用户管理、使用来自于物联网、社交媒体、手机应用的海量的时空（spatio-temporal）数据。GeoMesa支持将海量的时空数据存储到Accumulo，HBase，Google Bigtable和Cassandra数据库中，并提供高效的索引来读取、查询这些数据。并支持通过指定空间条件（距离和范围）来快速查询。另外GeoMesa还基于Apache Kafka提供了时空数据的近实时流处理功能。
【Store, index, query, and transform spatio-temporal data at scale
in HBase, Accumulo, Cassandra, Redis, Kafka and Spark.】
4、GeoTrellis
GeoTrellis是一个基于Apache spark 的用于处理栅格数据的scala库和框架，可以高效的读/写和操作栅格，实现了地图运算和矢栅转换工具，可以将栅格数据渲染成PNG图片，元数据转换成JSON。
GeoTrellis解决了三个核心的问题
-
1）创建可扩展的，高性能的地理信息处理WEB服务
-
2）创建分布式的地理信息处理服务，用来处理海量数据集
-
3）完成并行化地理信息处理操作，以利用多核架构的优势
GeoTrellis可以将数据(Tiff) 从本地，HDFS，S3中导入到本地，HDFS，Accumulo，HBASE，CASSANDRA，S3等，可选方式很多，而且是通过Spark集群并行处理，相当于GeoTrellis已经实现了分布式的瓦片切割。
5、GeoWave
GeoWave 是一个软件库，它将分布式计算框架和键/值存储的可扩展性与现代地理空间软件连接起来，以存储、检索和分析大量地理空间数据集。
GeoWave 是一个开源库，用于在排序的键/值存储中存储、索引和搜索多维数据。它包括支持 OGC 空间类型（最多 3 维）以及有界和无界时态值的实现。GeoWave 的地理空间支持建立在 GeoTools 项目可扩展性模型之上。这意味着它可以与任何与 GeoTools 兼容的项目（如 GeoServer 和 UDig）进行本机集成，并且可以引入与 GeoTools 兼容的数据源。
6、GeoDocker
GeoDocker 是 Docker 映像的集合，封装了基于 GeoTrellis、GeoMesa 和 GeoWave 的分布式地理处理平台。重点是在这些项目之间提供集成，并在Hadoop生态系统中公开地理处理功能。
-
将 GeoTrellis、GeoWave 和 GeoMesa 集成为统一平台
-
提供真实便捷的分布式集成测试环境
-
支持将 GeoDocker 部署到 Amazon EMR
-
探索并支持 DC/OS 和 ECS 等其他部署选项
7、Ganos
阿里达摩院，阿里云自研时空基础设施（PaaS层）的核心引擎，该引擎整合了云上异构计算并行加速、OSS大规模存储等基础设施能力，上层与RDS PostgresSQL数据库、POLARDB for PG/Oracle云原生数据库、HBase大数据等融合，为云计算基础产品提供了免费但专业级的时空数据存储、查询与分析计算能力。
通过兼容PostGIS接口，Ganos具备了几乎即插即用、快速生态兼容的能力，且所有兼容PostGIS的代码都无需改动。
BACKPACK
更多技术方案在搜集中
编者前面写过一篇开源GIS架构方案探讨，针对的传统通用空间数据的处理，跳脱商业GIS的范畴，在大数据、云计算大力发展的今天，对于空间大数据的相关技术梳理也是个不断进行的过程，供学习交流。
空间大数据技术鱼图