使用 IRIS Cloud Document 和 Databricks 繪製 Rivian 地理位置圖

使用 InterSystems Cloud Document 和 Databricks 繪製來自我的 Rivian R1S 的密西根州 gnSSLlocation 資料

如果您一直在尋找文檔資料庫的用例，我意識到我最喜歡的非常簡單的一個是能夠使用sql查詢一堆JSON，與我的其他資料一起沒有真正做太多事情。這是透過強大的多模型 InterSystems 資料平台實現的夢想，並在一個簡單的筆記本中顯示，以視覺化我的 Rivian R1S 為 DeezWatts（Rivian 資料冒險）發出的地理位置資料。

因此，這是兩步驟方法，使用 JDBC 文件驅動程式攝取到並視覺化來自

InterSystems 雲端文件。

InterSystems 雲端文件部署

首先，我在 InterSystems 雲端服務入口網站上啟動了一個小型雲端文件部署，並啟用了偵聽器。

我下載了 ssl 證書，並取得了 JDBC 驅動程式和隨附的文件驅動程式。

攝取

對於攝取，我想掌握如何從文件系統中提取 JSON 文件並將其作為集合保存在偵聽器上的文檔資料庫中，為此我編寫了一個獨立的 java 應用程式。這更實用，因為將資料存入筆記本後，所有樂趣都發生在筆記本中。

 

 

RivianDocDB.java

package databricks_rivian_irisdocdb;

import java.sql.SQLException;
import com.intersystems.document.*;
import com.fasterxml.jackson.core.JsonParser;
import com.fasterxml.jackson.*;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import org.apache.commons.io.IOUtils;

import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.stream.Stream;

public <span>class RivianDocDb </span>{
  <span>public static void main(String[] args) </span>{

    String directoryPath =
"/home/sween/Desktop/POP2/DEEZWATTS/rivian-iris-docdb/databricks_rivian_irisdocdb/in/json/";

    DataSource datasrc = DataSource.createDataSource();
    datasrc.setPortNumber(443);
    datasrc.setServerName("k8s-05868f04-a88b7ecb-5c5e41660d-404345a22ba1370c.elb.us-east-1.amazonaws.com");
    datasrc.setDatabaseName("USER");
    datasrc.setUser("SQLAdmin");
    datasrc.setPassword("REDACTED");

    try {
      datasrc.setConnectionSecurityLevel(10);
    } catch (SQLException e) {
      // TODO Auto-generated catch block
      e.printStackTrace();
    }

    System.out.println("\nCreated datasrc\n");
    System.out.println(datasrc);
    datasrc.preStart(2);
    System.out.println("\nDataSource size =" + datasrc.getSize());

    // creates the collection if it dont exist
    Collection collectedDocs =
Collection.getCollection(datasrc,"deezwatts2");

    try (Stream<path> paths = Files.list(Paths.get(directoryPath))) {
        paths.filter(Files::isRegularFile)
             .forEach(path -> {
                 File file = path.toFile();
             });
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    }

    File directory = new File(directoryPath);
    if (directory.isDirectory()) {
        File[] files = directory.listFiles();
        if (files != null) {
            for (File file : files) {
                if (file.isFile()) {

                    try (InputStream is = new
FileInputStream("/home/sween/Desktop/POP2/DEEZWATTS/rivian-iris-docdb/databricks_rivian_irisdocdb/in/json/"
+ file.getName())) {
                      String jsonTxt = IOUtils.toString(is, "UTF-8");
                      
                      Document doc2 = JSONObject.fromJSONString(jsonTxt);
                      // top level key is whip2
                      Document doc3 = new JSONObject().put("whip2",doc2);

                      collectedDocs.insert(doc3);
                    } catch (IOException e) {
                      // TODO Auto-generated catch block
                      e.printStackTrace();
                    }

                }
            }
        }
    }


    long size = collectedDocs.size();
    System.out.println(Long.toString(size));
    System.out.println("\nIngested Documents =" + datasrc.getSize());</path>

 

上面的內容與JAVA垃圾箱非常接近，但是有效，我們可以在部署中的集合瀏覽器中看到集合。

資料塊

現在這需要一些 Databricks 設置，但與 pyspark 一起工作以獲得有趣的部分是非常值得的。

我將兩個 InterSystems 驅動程式新增至叢集中，並將憑證放入 import_cloudsql_certficiate.sh 叢集初始化腳本中，以便將其新增至金鑰庫中。

為了完整起見，叢集運作的是 Databricks 16、Spark 3.5.0 和 Scala 2.12

可視化

所以我們應該設定執行 PySpark 作業並繪製我的鞭子在我將拖入的資料子集中的位置。

我們使用 geopandas 和地理資料集來進行直接的繪圖。

package databricks_rivian_irisdocdb;

import java.sql.SQLException;
import com.intersystems.document.*;
import com.fasterxml.jackson.core.JsonParser;
import com.fasterxml.jackson.*;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import org.apache.commons.io.IOUtils;

import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.stream.Stream;

public <span>class RivianDocDb </span>{
  <span>public static void main(String[] args) </span>{

    String directoryPath =
"/home/sween/Desktop/POP2/DEEZWATTS/rivian-iris-docdb/databricks_rivian_irisdocdb/in/json/";

    DataSource datasrc = DataSource.createDataSource();
    datasrc.setPortNumber(443);
    datasrc.setServerName("k8s-05868f04-a88b7ecb-5c5e41660d-404345a22ba1370c.elb.us-east-1.amazonaws.com");
    datasrc.setDatabaseName("USER");
    datasrc.setUser("SQLAdmin");
    datasrc.setPassword("REDACTED");

    try {
      datasrc.setConnectionSecurityLevel(10);
    } catch (SQLException e) {
      // TODO Auto-generated catch block
      e.printStackTrace();
    }

    System.out.println("\nCreated datasrc\n");
    System.out.println(datasrc);
    datasrc.preStart(2);
    System.out.println("\nDataSource size =" + datasrc.getSize());

    // creates the collection if it dont exist
    Collection collectedDocs =
Collection.getCollection(datasrc,"deezwatts2");

    try (Stream<path> paths = Files.list(Paths.get(directoryPath))) {
        paths.filter(Files::isRegularFile)
             .forEach(path -> {
                 File file = path.toFile();
             });
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    }

    File directory = new File(directoryPath);
    if (directory.isDirectory()) {
        File[] files = directory.listFiles();
        if (files != null) {
            for (File file : files) {
                if (file.isFile()) {

                    try (InputStream is = new
FileInputStream("/home/sween/Desktop/POP2/DEEZWATTS/rivian-iris-docdb/databricks_rivian_irisdocdb/in/json/"
+ file.getName())) {
                      String jsonTxt = IOUtils.toString(is, "UTF-8");
                      
                      Document doc2 = JSONObject.fromJSONString(jsonTxt);
                      // top level key is whip2
                      Document doc3 = new JSONObject().put("whip2",doc2);

                      collectedDocs.insert(doc3);
                    } catch (IOException e) {
                      // TODO Auto-generated catch block
                      e.printStackTrace();
                    }

                }
            }
        }
    }


    long size = collectedDocs.size();
    System.out.println(Long.toString(size));
    System.out.println("\nIngested Documents =" + datasrc.getSize());</path>

現在，這需要一點時間來適應，但這裡是使用 JSON 路徑語法和 JSON_TABLE 對 InterSystems Cloud Document 的查詢。

import geopandas as gpd
import geodatasets
from shapely.geometry import Polygon

 

我確實找到了一個網站，可以非常簡單地建立 json 路徑 @ jsonpath.com。

接下來我們設定與 IRIS 文件資料庫部署的連線並將其讀入資料幀。

dbtablequery = f"(SELECT TOP 1000 lat,longitude FROM JSON_TABLE(deezwatts2 FORMAT COLLECTION, '$' COLUMNS (lat VARCHAR(20) path '$.whip2.data.vehicleState.gnssLocation.latitude', longitude VARCHAR(20) path '$.whip2.data.vehicleState.gnssLocation.longitude' ))) AS temp_table;"

接下來我們從地理資料集中取得一張可用的地圖，sdoh 非常適合美國的通用使用。
 

# Read data from InterSystems Document Database via query above
df = (spark.read.format("jdbc") \
  .option("url", "jdbc:IRIS://k8s-05868f04-a88b7ecb-5c5e41660d-404345a22ba1370c.elb.us-east-1.amazonaws.com:443/USER") \
  .option("jars", "/Volumes/cloudsql/iris/irisvolume/intersystems-document-1.0.1.jar") \
  .option("driver", "com.intersystems.jdbc.IRISDriver") \
  .option("dbtable", dbtablequery) \
  .option("sql", "SELECT * FROM temp_table;") \
  .option("user", "SQLAdmin") \
  .option("password", "REDACTED") \
  .option("connection security level","10") \
  .option("sslConnection","true") \
  .load())

現在最酷的部分是，我們想要放大我們想要包含 R1S 行駛過的地理位置點的位置，為此我們需要一個密西根州的邊界框。

為此，我使用了 Keene 的一個非常靈活的工具來繪製地理圍欄邊界框，它給了我坐標數組！

現在我們有了邊界框的座標數組，我們需要將它們放入 Polygon 物件中。

# sdoh map is fantastic with bounding boxes
michigan = gpd.read_file(geodatasets.get_path("geoda.us_sdoh"))

gdf = gpd.GeoDataFrame(
    df.toPandas(), 
    geometry=gpd.points_from_xy(df.toPandas()['longitude'].astype(float), df.toPandas()['lat'].astype(float)), 
    crs=michigan.crs #"EPSG:4326"
)

 

現在，讓我們繪製 Rivian R1S 的軌跡！這將用於大約 10,000 筆記錄（我使用上面的 top 語句來限制結果）
 

polygon = Polygon([
      (
        -87.286377,
        45.9664245
      ),
      (
        -81.6503906,
        45.8134865
      ),
      (
        -82.3864746,
        42.1063737
      ),
      (
        -84.7814941,
        41.3520721
      ),
      (
        -87.253418,
        42.5045029
      ),
      (
        -87.5610352,
        45.8823607
      )
    ])

 

我們就有了...底特律、特拉弗斯城、銀湖沙丘、荷蘭、鯔魚湖、因特拉肯...純正的密西根、Rivian 風格。

以上是使用 IRIS Cloud Document 和 Databricks 繪製 Rivian 地理位置圖的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！