接下来我们看一下我在实际工作中的遇到的一些与大数据建设有关的案例。

客户告诉我，他有一个很简单需求：
（虾神每次听见“简单”这两个字，就瑟瑟发抖，曾经有个朋友问我会不会做网站，我说会一点点，然后他马上就说：“我有一个很简单的需求，你帮我做个百度那么简单的网站就行……就是一个输入框一个按钮……然后搜啥出来啥就行。……这么简单的要求，给你500块钱够不够？”






我说，你是不是在后面

如果按照互联网所谓的大数据特点来说，GIS领域大部分的传统数据都不算是互联网意义上的大数据。

我国从各个方面来说，都是一个大国，所以有各种大国的幸福和苦恼，特别是对于我们做GIS的人来说。

比如地理国情普查，比如二调，比如农地确权，960万平方公里，十几亿人，生成的数据量都是极度庞大的，比如农地确权：

农地确权是以农户为单位发证，以地块为单位制作数据的，所以全国上来，预计超过15亿个地块（三

随着ArcGIS Enterprise 10.6的发布，Esri的地理平台又成熟不少，新版本中除了增加很多新功能，在用户体验上也下功夫不少。这篇文章跟大家分享下Enterprise 10.6 各改进点和实测过程。
1， Groups 页面现在允许搜索和过滤组成员和内容。新增了选项卡“我的群组”、“专题群组”、“我所在组织的群组”等三个维度来过滤群组。

2，在群组设置中新增了删除保护，可以有

这是一个最好的时代
这是一个智慧的时代
这是一个空间大数据恰逢其时的时代
对于空间信息技术领域的用户来说，当云计算、大数据、移动互联网、人工智能、物联网等诸多热词和地理位置数据发生关联的时候，地理信息的美好时代来了。

但是当随波逐流翻炒热词的热闹之后，冷静下来我们都在思考：
空间大数据的具体处理流程是怎样的？我的业务是否适用于空间大数据分析？是否有完整的空间大数据解决方案？



综合来看，空

一、关于地图配色


1、使用取色器

看别人做的图配色很漂亮，自己配色需要好久。没关系，可以使用取色器，类似Photoshop中的取色工具，直接使用他们的配色方案就好了。
先加载参考图片到ArcMap中，注意拉伸类型选“无”，不应用Gamma拉伸，以保证图片颜色不发生变化。


添加取色器到工具条。在菜单栏【自定义】—【自定义模式】—【命令】—【取色器】，拖拽到工具条上。

在Linux上部署ArcGIS WebAdaptor，是一个不太难但是相当繁琐的工作。由于Linux环境的复杂性，在Esri官方推出的ArcGIS_Enterprise_Builder_Linux_106 中也并未涵盖Web Adaptor的部署部分，仍然需要用户自行安装。为了提高效率，同时也降低linux上部署Enterprise的技术门槛，这个工具实现了针对java jdk + tomcat

ArcGIS Runtime 100.2中如何加载Raster和Mobile Mosaic Dataset

众所周知，ArcGIS中可以将数据分为矢量数据和栅格数据，矢量数据简单来说就是点、线、面，以坐标形式进行存储；而栅格则是按行和列（或格网）组织的像元（或像素）矩阵，其中每个像元都包含一个信息值（例如温度、高程等）。栅格可以是数字航空像片、卫星影像、数字图片、扫描的地图，可以用作底图、表面地

俗话说，偏方治大病。
意思就是在非常规条件下，剑走偏锋往往都有奇效！
对于GISer来说，以下部分的ArcGIS偏方，绝对是工作必备良药！专用于暴力手段治疗各种疑难杂症，但并非所有情况下都能药到病除，正所谓偏方有风险，使用须谨慎，只有掌握的终极法宝才是关键。

1、ArcMap突然打不开了或者崩溃：
第一步先深呼吸，第二步查看安全软件（这里点名批评3X0！），是不是误删了ArcGIS相关文件

       在应用程序中，地图打印是一个经常被用到的操作。自10.1版本起，Esri就在ArcGIS for Server中提供了一个预先配置好的打印服务来实现打印操作。相应地，在ArcGIS API for JavaScript中也提供了PrintTask任务和Print控件，开发人员在使用时只需要将map或者view对象指定为打印对象，map或者view显示的信息就会被以JSON的形式传递给

前段时间老在和Python的matplotlib过不去，虽然这个东西特别简单好用，但是默认绘制出来的图形简单中带着特有的丑，比如我对地震数据情况进行了一个2D散点图绘制，啥参数语句也不加，默认出现的就是这个效果：






好吧……虽然是默认的效果，这样太单薄了……所以就琢磨着要不加个背景图？比如这样的：






嗯，在下面叠个世界地图做背景，立马就有GIS的赶脚了……






所以发现

讲完了空间统计学和数据中心，我来讲一讲业界很多政府官员以及我对大数据的认识和理解，因为我现在在ESRI中国主要做大数据，他们对大数据有一些什么样的认知呢？

第一种认识，数据量大就是大数据，这是我去交流的时候很多用户提到的，动辄说大数据，就是我们有XX亿条，XXTB数据，所以我们就是大数据。还有说我们要做大数据项目，先要弄够多少多少量的数据，才行。







第二种认识是不用传统数据库就

地理的分析核心是来源于所谓的空间统计学，空间统计学有四个最基本的概念：空间概率、概率密度、不确定性和统计推断。








第一个概念是空间概率，空间概率是一种符合地理学第一定律的联合概率。



说道联合概念，先得聊聊经典统计学里面的联合概率。举一个简单的例子，一个女生要找想男朋友，问我有没有啥资源可以介绍 ？我问你需要什么样的男生？她说她的要求很简单，就三个。第一个要求要长得高一点；第二个