目次

• 図一覧
• 表一覧
• タイトルおよび著作権情報
• はじめに
  • 対象読者
  • ドキュメントのアクセシビリティ
  • 関連ドキュメント
  • 表記規則
• Oracle Big Data Spatial and Graphのこのリリースの変更点
  • リリース3.0の変更点
• 1 Big Data Spatial and Graphの概要
  • 1.1 Big Data Spatial and Graphについて
  • 1.2 空間機能
  • 1.3 プロパティ・グラフ機能
  • 1.4 Oracle Big Data Appliance上でのOracle Big Data Spatial and Graphのインストール
  • 1.5 Big Data Spatial Image Processing Frameworkのインストールおよび構成
    • 1.5.1 Cartographic Projections Libraryの取得およびコンパイル
    • 1.5.2 Oracle Big Data ApplianceディストリビューションのImage Processing Frameworkのインストール
    • 1.5.3 その他のディストリビューション(Oracle Big Data Appliance以外)のImage Processing Frameworkのインストール
      • 1.5.3.1 その他のディストリビューションのImage Processing Frameworkをインストールするための前提条件
      • 1.5.3.2 その他のディストリビューションのImage Processing Frameworkのインストール
    • 1.5.4 Image Processing Frameworkのインストール後の検証
      • 1.5.4.1 イメージ・ロードのテスト・スクリプト
      • 1.5.4.2 Image Processorテスト・スクリプト(モザイク化)
      • 1.5.4.3 単一Image Processorテスト・スクリプト
      • 1.5.4.4 Image Processor DEMテスト・スクリプト
      • 1.5.4.5 複数のラスター操作テスト・スクリプト
  • 1.6 Oracle Big Data SpatialViewer Webアプリケーションのインストール
    • 1.6.1 SpatialViewerの前提
    • 1.6.2 Oracle Big Data ApplianceでのSpatialViewerのインストール
    • 1.6.3 その他システム(Big Data Appliance以外)のSpatialViewerのインストール
    • 1.6.4 Oracle Big Data ApplianceでのSpatialViewerの構成
    • 1.6.5 その他システム(Big Data Appliance以外)のSpatialViewerの構成
  • 1.7 非BDA環境へのBig Data Spatial and Graphのインストール
    • 1.7.1 BDSGの自動インストール
    • 1.7.2 BDSGの手動インストール
    • 1.7.3 BDSG環境の構成
    • 1.7.4 Apache Lucene 7.0を使用したBDSGテキスト索引の管理
    • 1.7.5 SolrCloud 7.0を使用したBDSGテキスト索引の管理
  • 1.8 アップグレードに伴う必要なアプリケーション・コードの変更
    • 1.8.1 Apache HBase 1.xからApache HBase 2.xへのアップグレードに伴う変更
    • 1.8.2 SolrCloud 4.10.3からSolrCloud 7.0.0へのアップグレードに伴う変更
• 2 Big Data Spatial and Graphおよび空間データの使用
  • 2.1 空間データに対するBig Data Spatial and Graphのサポートについて
    • 2.1.1 Big Data Spatial and Graph on Apache Hadoopとは
    • 2.1.2 Oracle Big Data Spatial and Graphの利点
    • 2.1.3 Oracle Big Data Spatialの機能
    • 2.1.4 Oracle Big Data Spatialのファイル、形式、およびソフトウェア要件
  • 2.2 Oracle Big Dataベクトル・データおよびラスター・データの処理
    • 2.2.1 Oracle Big Data Spatialラスター・データの処理
    • 2.2.2 Oracle Big Data Spatialベクトル・データの処理
  • 2.3 ラスター・データ処理のためのOracle Big Data Spatial Hadoop Image Processing Framework
    • 2.3.1 Image Loader
    • 2.3.2 Image Processor
  • 2.4 Image Loaderを使用したHadoopへのイメージのロード
    • 2.4.1 イメージ・ロード・ジョブ
    • 2.4.2 入力パラメータ
    • 2.4.3 出力パラメータ
  • 2.5 Oracle Spatial Hadoop Image Processorを使用したイメージの処理
    • 2.5.1 イメージ処理ジョブ
      • 2.5.1.1 デフォルトのイメージ処理ジョブ・フロー
      • 2.5.1.2 複数のラスター・イメージ処理ジョブ・フロー
    • 2.5.2 入力パラメータ
      • 2.5.2.1 カタログXML構造
      • 2.5.2.2 モザイク定義XML構造
    • 2.5.3 ジョブ実行
    • 2.5.4 処理クラスおよびImageBandWritable
      • 2.5.4.1 クラスおよびJarファイルの位置
    • 2.5.5 地図代数演算
    • 2.5.6 複数のラスター代数演算
      • 2.5.6.1 基本的な複数のラスター代数演算
      • 2.5.6.2 複雑な複数のラスター代数演算
    • 2.5.7 Pyramids
    • 2.5.8 出力
  • 2.6 Oracle Spatial Hadoop Raster Processing APIを使用したイメージのロードおよび処理
  • 2.7 Oracle Spatial Hadoop Raster Simulator Frameworkを使用したラスター処理のテスト
  • 2.8 Oracle Big Data Spatial Raster Processing for Spark
    • 2.8.1 Sparkラスター・ローダー
      • 2.8.1.1 Sparkラスター・ローダーへの入力パラメータ
      • 2.8.1.2 Sparkラスター・ローダーの予想出力
    • 2.8.2 Spark SQLラスター・プロセッサ
      • 2.8.2.1 Spark SQLラスター・プロセッサへの入力パラメータ
      • 2.8.2.2 Spark SQLラスター・プロセッサの予想出力
    • 2.8.3 Sparkラスター処理APIの使用
      • 2.8.3.1 Sparkラスター・ローダーAPIの使用
      • 2.8.3.2 Spark SQLプロセッサAPIを使用するための構成
      • 2.8.3.3 DataFrameまたはDataset<Row>の作成
      • 2.8.3.4 ラスター代数演算用のSpark SQLの使用
  • 2.9 Big Data Cloud Serviceでの空間ラスター処理サポート
  • 2.10 Oracle Big Data Spatial Vector Analysis
    • 2.10.1 複数のHadoop APIのサポート
    • 2.10.2 空間の索引付け
      • 2.10.2.1 空間の索引付けクラスの構造
      • 2.10.2.2 空間索引を作成する構成
      • 2.10.2.3 空間索引メタデータ
      • 2.10.2.4 空間索引の入力形式
      • 2.10.2.5 GeoJSONおよびShapefile形式のサポート
      • 2.10.2.6 空間索引の削除
    • 2.10.3 MVSuggestの使用
    • 2.10.4 空間のフィルタ処理
      • 2.10.4.1 レコードのフィルタ処理
      • 2.10.4.2 入力形式の使用のフィルタ処理
    • 2.10.5 データの階層分類
      • 2.10.5.1 階層レベル範囲の変更
      • 2.10.5.2 検索階層の制御
      • 2.10.5.3 データを分類するためのMVSuggestの使用
    • 2.10.6 バッファの生成
    • 2.10.7 空間のビニング
    • 2.10.8 空間のクラスタ化
    • 2.10.9 空間の結合
    • 2.10.10 空間のパーティション化
    • 2.10.11 RecordInfoProvider
      • 2.10.11.1 サンプルRecordInfoProvider実装
      • 2.10.11.2 LocalizableRecordInfoProvider
    • 2.10.12 HierarchyInfo
      • 2.10.12.1 サンプルHierarchyInfo実装
    • 2.10.13 MapReduceジョブでのJGeometryの使用
    • 2.10.14 異なるデータ・ソースのサポート
    • 2.10.15 ジョブ・レジストリ
    • 2.10.16 Vector Analysis APIを使用したジョブ実行時間のパフォーマンス・データのチューニング
  • 2.11 Oracle Big Data Spatial Vector Analysis for Spark
    • 2.11.1 空間RDD (Resilient Distributed Dataset)
    • 2.11.2 空間の変換
      • 2.11.2.1 フィルタ変換
      • 2.11.2.2 FlatMap変換
      • 2.11.2.3 結合変換
      • 2.11.2.4 空間評価の制御
      • 2.11.2.5 空間的に有効な変換
    • 2.11.3 空間アクション(MBRおよびNearestNeighbors)
    • 2.11.4 空間RDDの空間索引付け
      • 2.11.4.1 空間RDDの空間のパーティション化
      • 2.11.4.2 空間RDDのローカル空間索引付け
    • 2.11.5 空間DStream変換
      • 2.11.5.1 フィルタ変換(空間DStream)
      • 2.11.5.2 FlatMap変換(空間DStream)
      • 2.11.5.3 NearestNeighbors変換(空間DStream)
      • 2.11.5.4 エンリッチ変換(空間DStream)
        • 2.11.5.4.1 GeoEnricherコンポーネント
    • 2.11.6 一般的な空間形式のサポート
    • 2.11.7 空間Spark SQL API
      • 2.11.7.1 Spark 2 APIの機能拡張
      • 2.11.7.2 空間分析Spark SQL UDF
    • 2.11.8 マップ上での空間索引のレンダリング
    • 2.11.9 空間RDDのJDBCデータ・ソース
  • 2.12 Oracle Big Data Spatial Vector Hive Analysis
    • 2.12.1 HiveRecordInfoProvider
    • 2.12.2 Hive Spatial APIの使用
    • 2.12.3 Hive内の空間索引の使用
  • 2.13 Oracle Big Data SpatialViewer Webアプリケーションの使用
    • 2.13.1 SpatialViewerを使用したHadoop空間索引の作成
    • 2.13.2 Hadoop索引付き空間データの検索
    • 2.13.3 SpatialViewerを使用したHadoop空間索引の作成
    • 2.13.4 空間分析の実行
    • 2.13.5 SpatialViewerを使用したカテゴリ化ジョブの実行
    • 2.13.6 カテゴリ化結果の表示
    • 2.13.7 ファイルへのカテゴリ化結果の保存
    • 2.13.8 テンプレートの作成および削除
    • 2.13.9 テンプレートの構成
    • 2.13.10 SpatialViewerを使用したクラスタ化ジョブの実行
    • 2.13.11 クラスタ化結果の表示
    • 2.13.12 ファイルへのクラスタ化結果の保存
    • 2.13.13 SpatialViewerを使用したビニング・ジョブの実行
    • 2.13.14 ビニング結果の表示
    • 2.13.15 ファイルへのビニング結果の保存
    • 2.13.16 コマンドラインを使用した索引作成ジョブの実行
    • 2.13.17 カテゴリ化結果を作成するジョブの実行
    • 2.13.18 クラスタ化結果を作成するジョブの実行
    • 2.13.19 ビニング結果を作成するジョブの実行
    • 2.13.20 空間をフィルタ処理するジョブの実行
    • 2.13.21 場所の提案を取得するジョブの実行
    • 2.13.22 空間結合を実行するジョブの実行
    • 2.13.23 パーティション化を実行するジョブの実行
    • 2.13.24 複数の入力の使用
    • 2.13.25 ローカル・サーバーからHDFS Hadoopクラスタへのイメージのロード
    • 2.13.26 地球でのラスターの視覚化
    • 2.13.27 単一のラスターまたは同じMBRを持つ複数のラスターの処理
    • 2.13.28 地球からのモザイクの直接作成
    • 2.13.29 ラスター処理に対する演算の追加
    • 2.13.30 地球からの傾斜イメージの直接作成
    • 2.13.31 地球からのイメージ・ファイル形式の変更
• 3 Big Data Spatial and GraphとOracle Databaseとの統合
  • 3.1 区切りテキスト・ファイルを使用したOracle SQL Connector for HDFSの使用
  • 3.2 Hive表を使用したOracle SQL Connector for HDFSの使用
  • 3.3 Oracle Loader for Hadoopによって生成されたファイルを使用したOracle SQL Connector for HDFSの使用
    • 3.3.1 HDFSデータ・ポンプ・ファイルまたは区切りテキスト・ファイルの作成
    • 3.3.2 SQL Connector for HDFSの作成
  • 3.4 Oracle Big Data SQLを使用したOracle DatabaseとのHDFS空間データの統合
    • 3.4.1 Big Data SQLを使用したHDFSファイル用のOracle外部表の作成
    • 3.4.2 Big Data SQLを使用したHive表の使用によるOracle外部表の作成
• 4 ビッグ・データ環境でのプロパティ・グラフの使用
• A 同梱されているソフトウェアのサード・パーティ・ライセンス
• B HiveおよびSparkの空間SQL関数
  • B.1 ST_AnyInteract
  • B.2 ST_Area
  • B.3 ST_AsWKB
  • B.4 ST_AsWKT
  • B.5 ST_Buffer
  • B.6 ST_Contains
  • B.7 ST_ConvexHull
  • B.8 ST_Distance
  • B.9 ST_Envelope
  • B.10 ST_Geometry
  • B.11 ST_Inside
  • B.12 ST_Length
  • B.13 ST_LineString
  • B.14 ST_MultiLineString
  • B.15 ST_MultiPoint
  • B.16 ST_MultiPolygon
  • B.17 ST_Point
  • B.18 ST_Polygon
  • B.19 ST_Simplify
  • B.20 ST_SimplifyVW
  • B.21 ST_Volume