【ArcGIS 10.5 产品白皮书】第二章 ArcGIS平台产品---ArcGIS GeoAnalytics Server(3)多客户端使用
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2017-04-05
要开启大数据工具，Portal for ArcGIS必须要联合ArcGIS GeoAnalystics Server服务器集群。
从本质上来说，所有调用大数据工具的终端都是通过调用ArcGIS REST接口实现的，这极大的拓展了ArcGIS 大数据工具的使用范围，你可以使用任何能发送HTTP请求的语言来调用ArcGIS大数据工具，例如C#、Java、Python等等。
为了方便用户使用大数据工具，ArcGIS众多客户端对大数据工具进行了集成，如Portal for ArcGIS、ArcGIS Pro、ArcGIS Python API。下面对这些客户端进行详细介绍。
1.1. Portal for ArcGIS
打开Portal for ArcGIS的“地图”功能模块，选择分析模块，可以找到大数据工具。用户可根据需要选择不同的大数据工具进行大数据分析。
优点：操作简单，Web端跨平台使用，调用与展示一体
缺点：单个工具调用，无法使用工作流，无法与其他平台配合使用
适用场景：对时空大数据的简单统计分析
1.2. ArcGIS Pro
在ArcGIS Pro1.4中登录具有大数据分析能力的Portal for ArcGIS，在“分析”选项卡中选“要素分析”并选择“大数据页面”即可看到11个大数据工具。
除此之外还可以在ArcGIS Pro的Model Builder中调用大数据工具与常规分析工具一起构建复杂的分析流程。
优点：使用方便，可以利用Task或者Modle Builder结合其他常规分析工具自动化执行工作流，可以进行数据的三维可视化展示。
缺点：使用环境受限，需要安装大型桌面软件，不能跨平台使用。
适用场景：处理单个桌面无法处理的时空大数据，以及复杂的处理流程。
1.3. ArcGIS Python API
ArcGIS Python API可以让 ArcGIS平台用户及开发人员使用Python语言在Anaconda的环境调用大数据工具，通过Python脚本执行重复性的工作。脚本在Jupyter Notebook中运行，使学者、科学家、GIS分析人员可以方便的与其他人分享代码和研究成果。
在Python API的页面中提供了GeoAnalytics模块
填写参数通过调用ArcGIS REST API来实现大数据工具的调用，由于Jupyter Notebook是在Web环境中使用，分析结果可以直接在Web页面显示。
优点：方便与其他平台（特别是科学计算的工具包）的工具联合使用，界面简介，交互性好，计算结果立即可见，利用Web访问使用场景不受平台限制。
缺点：需要Python语言学习成本，调试代码不太方便。
适用场景：科学计算过程中处理时空大数据的步骤，或者处理步骤中涉及常规大数据处理和ArcGIS的时空大数据处理过程。
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【ArcGIS 10.5 产品白皮书】第二章 ArcGIS平台产品---ArcGIS GeoAnalytics Server(1)概述、架构、数据源:https://zhihu.geoscene.cn/article/2920
【ArcGIS 10.5 产品白皮书】第二章 ArcGIS平台产品---ArcGIS GeoAnalytics Server(2)大数据分析工具:https://zhihu.geoscene.cn/article/2918
【ArcGIS 10.5 产品白皮书】第二章 ArcGIS平台产品---ArcGIS GeoAnalytics Server(3)多客户端使用:https://zhihu.geoscene.cn/article/2916
【ArcGIS 10.5 产品白皮书】第二章 ArcGIS平台产品---ArcGIS GeoAnalytics Server(4)产品特色、部署:https://zhihu.geoscene.cn/article/2914
从本质上来说，所有调用大数据工具的终端都是通过调用ArcGIS REST接口实现的，这极大的拓展了ArcGIS 大数据工具的使用范围，你可以使用任何能发送HTTP请求的语言来调用ArcGIS大数据工具，例如C#、Java、Python等等。
为了方便用户使用大数据工具，ArcGIS众多客户端对大数据工具进行了集成，如Portal for ArcGIS、ArcGIS Pro、ArcGIS Python API。下面对这些客户端进行详细介绍。
1.1. Portal for ArcGIS
打开Portal for ArcGIS的“地图”功能模块，选择分析模块，可以找到大数据工具。用户可根据需要选择不同的大数据工具进行大数据分析。
优点：操作简单，Web端跨平台使用，调用与展示一体
缺点：单个工具调用，无法使用工作流，无法与其他平台配合使用
适用场景：对时空大数据的简单统计分析
1.2. ArcGIS Pro
在ArcGIS Pro1.4中登录具有大数据分析能力的Portal for ArcGIS，在“分析”选项卡中选“要素分析”并选择“大数据页面”即可看到11个大数据工具。
除此之外还可以在ArcGIS Pro的Model Builder中调用大数据工具与常规分析工具一起构建复杂的分析流程。
优点：使用方便，可以利用Task或者Modle Builder结合其他常规分析工具自动化执行工作流，可以进行数据的三维可视化展示。
缺点：使用环境受限，需要安装大型桌面软件，不能跨平台使用。
适用场景：处理单个桌面无法处理的时空大数据，以及复杂的处理流程。
1.3. ArcGIS Python API
ArcGIS Python API可以让 ArcGIS平台用户及开发人员使用Python语言在Anaconda的环境调用大数据工具，通过Python脚本执行重复性的工作。脚本在Jupyter Notebook中运行，使学者、科学家、GIS分析人员可以方便的与其他人分享代码和研究成果。
在Python API的页面中提供了GeoAnalytics模块
填写参数通过调用ArcGIS REST API来实现大数据工具的调用，由于Jupyter Notebook是在Web环境中使用，分析结果可以直接在Web页面显示。
优点：方便与其他平台（特别是科学计算的工具包）的工具联合使用，界面简介，交互性好，计算结果立即可见，利用Web访问使用场景不受平台限制。
缺点：需要Python语言学习成本，调试代码不太方便。
适用场景：科学计算过程中处理时空大数据的步骤，或者处理步骤中涉及常规大数据处理和ArcGIS的时空大数据处理过程。
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【ArcGIS 10.5 产品白皮书】第二章 ArcGIS平台产品---ArcGIS GeoAnalytics Server(1)概述、架构、数据源:https://zhihu.geoscene.cn/article/2920
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