1.问题：
 
执行大数据分析结果写入elasticsearch报错，在GA日志中找到错误如下：







检查ES日志发现，随着磁盘空间逐渐变小，es会报警，日志位置如下：
 







部分信息日志如下：

[2019-04-29T23:59:37,503][INFO ][o.e.c.r.a.DiskThresholdMonitor] [GIS3058.ESRI.LOCAL] lo

这篇文章的目的：

理解如何将您手中的大数据接入到esri大数据处理平台。

（理解为主，具体执行参考下一篇文章--《注册大数据文件共享步骤贴》）

在大数据的环境下，有多份数据是极其正常的，其中包含历史数据和未来会产生的数据
。
如果需要在esri提供的大数据平台中处理这些“大数据”，首先需要执行注册大数据文件共享，该步骤是将平台与现有数据搭建“桥梁”；桥梁搭建的结果是在平台中生成了一份数据的清

今天，我们已经实实在在的生活在大数据时代，每个人通过我们的日常活动几乎实时，以各种途径向云端贡献着数据，对海量数据的挖掘和运用，成为社会经济增长和智能管理的重要手段。今天的海量数据和10年前或者5年前的海量数据在量级上已经有所不同，一直以来我们可能更习惯通过查询、搜索过滤数据，今天我们依然在百度和谷歌上如此获得信息，这样做的结果是我们通过分析每条返回数据来获取知识。大数据时代我们面对的困难是什么？

围观栅格大数据新特性“开箱”测试

ArcGIS Enterprise10.6版本将ArcGIS Pro中一套的水纹分析工具全部在栅格大数据分析平台上实现，这意味着我们可以从以下两点出发节约时间和劳动力：
1.利用esri平台大数据技术处理栅格进行水纹分析，加速ArcGIS Pro单机无法处理或者处理时间过长的数据量；
2.可以将整个分析流程整理，实现后续重复利用或者自动化；

本文将覆盖：
10

    ArcGIS时空大数据Datastore配置使用简单，对于用户来说是即拿即用的一个实时数据库。但相对而言，其内部是一个黑箱。其稳定运行依赖于操作系统环境的稳定。如何让用户通过简单的界面监控它的内部呢？    最近，我查找各种方案监控ArcGIS时空大数据存储，发现Marvel是一个主流的针对elasticsearch的监控插件，在文档和ES社区中很容易看到一些Marvel监控界面的截图。既

聚类，分组和分类技术一直是机器学习中使用最广泛的一些方法。在机器学习、人工智能技术铺天盖地涌入的今天，除了AI专家，普通人可能也对这些算法名称略有了解，比如K-mean分类算法。今天要跟大家分享的这个工具就跟聚类有关，它是ArcGIS 10.6.1版本中GA新增加的一个空间模式识别工具——基于密度的点聚类分析，事实上在当前时间节点10.6.1尚未正式发布，这篇文章算是提前剧透了：）
聚类是帮助我们

这个世界是概率的？还是因果的？从直觉上我们可能脱口而出是因果的，因为我们都知道种瓜得瓜，种豆得豆，今天的努力决定了明天的成就，这些似乎都证明着世界的因果性。但是随着概率统计学和量子力学在今天发挥的巨大作用，科学家在用事实告诉我们也许世界的本色是概率的。到亚原子粒子级别，测量会决定量子的状态，数万次掷骰子，得到的结果会呈现出概率分布规律，他们似乎遵从了某种神秘的自然法则一样让人心生敬畏，概率统计的科

ArcGIS地理大数据模式识别之密度分析

在基于空间数据的模式分析中，可以通过输入的点要素或某一属性的统计值来计算分布密度，比如通过多年的野外普查，我们已经获得了某一濒危野生动物的统计数据，仅有这些数值，我们无法直观的获得野生动物的分布趋势，通过物种数量来计算物种密度，而后将密度分布再和陆地覆盖数据做对比，就可以用来研究该物种的习性。再比如飞机飞行路径的GPS数据也可以用来做密度分析从而发现哪些

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

本文是今年1月份去武汉参加社会计算会议的时候，应约在武汉大学GeoScienceCafe 论坛上面做的主题报告《空间数据挖掘与空间大数据的探索与思考》的讲话录音整理稿，另外虾神配合着PPT又重新编写了部分内容，形成了整个文稿，大约会形成三到五章左右发出来。






大家好，非常开心能够来到武大，也特别激动和感动，因为本次来武大是参加社会地理计算的年会，主要想见一见卢克教授，当然啦，还有在座的

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

这篇文章的目的：

理解如何将您手中的大数据接入到esri大数据处理平台。

（理解为主，具体执行参考下一篇文章--《注册大数据文件共享步骤贴》）

在大数据的环境下，有多份数据是极其正常的，其中包含历史数据和未来会产生的数据
。
如果需要在esri提供的大数据平台中处理这些“大数据”，首先需要执行注册大数据文件共享，该步骤是将平台与现有数据搭建“桥梁”；桥梁搭建的结果是在平台中生成了一份数据的清

今天，我们已经实实在在的生活在大数据时代，每个人通过我们的日常活动几乎实时，以各种途径向云端贡献着数据，对海量数据的挖掘和运用，成为社会经济增长和智能管理的重要手段。今天的海量数据和10年前或者5年前的海量数据在量级上已经有所不同，一直以来我们可能更习惯通过查询、搜索过滤数据，今天我们依然在百度和谷歌上如此获得信息，这样做的结果是我们通过分析每条返回数据来获取知识。大数据时代我们面对的困难是什么？