Аналитика и поиск Геопространственные данные (большие данные)

Question

В моей компании мы собираемся хранить большое количество данных геоданных, поступающих с мобильного GPS.

Требования:

1) Для того, чтобы иметь возможность сохранить эти данные в нашу базу данных, по крайней мере, шесть месяцев (история)

2) Клиенты могут выполнять поисковые запросы в режиме реального времени. Это означает, что нам необходимо выполнить некоторые пространственные функции на них.

3), чтобы иметь возможность анализировать данные и путь точек, чтобы у нас было хорошее среднее значение для более старых очков за эти шесть месяцев.

Мы думаем о файловой системе Hadoop, чтобы сохранить данные и использовать mapReduce для их анализа. Для запросов в реальном времени мы думаем об elasticsearch (ПРОСТРАНСТВЕННЫЕ ФУНКЦИИ И ИНДЕКС) или Mongodb или Cassandra.

Как вы думаете, каким должен быть подход в этом сценарии?

Answer 1

Да, MongoDB может использоваться для аналитики в реальном времени, поскольку MongoDB предоставляет встроенные геоинформационные запросы «geoNear». Взгляните на данные GeoSpatial и то, как он адресован MongoDB по этой ссылке: http://blog.mlab.com/2014/08/a-primer-on-geospatial-data-and-mongodb/