H3-Schnellstart (Databricks SQL)
Der Schnellstart zu räumlichen H3-Funktionen auf dieser Seite veranschaulicht Folgendes:
- Laden des Geolocation-Datasets in den Unity Catalog.
- Konvertieren von Breiten- und Längengradspalten in H3-Zellenspalten.
- Konvertieren von Postleitzahl-Polygon- oder -Multipolygon-WKT-Spalten in H3-Zellenspalten.
- Abfragen einer Abhol- und Rücktransportanalyse vom Flughafen LaGuardia zum Finanzdistrikt von Manhattan.
- Rendern von H3-Aggregatzahlen auf einer Karte.
Beispielnotebooks und -abfragen
Vorbereiten von Unity Catalog-Daten
In diesem Notebook:
- Einrichten des Datasets für öffentliche Taxis über Databricks Filesystem.
- Einrichten des Datasets NYC Zip Code.
Vorbereiten von Unity Catalog-Daten
Databricks SQL-Abfragen mit Databricks Runtime 11.3 LTS und höher
Abfrage 1: Überprüfen, ob Basisdaten eingerichtet wurden. Weitere Informationen finden Sie unter Notebook.
use catalog geospatial_docs;
use database nyc_taxi;
show tables;
-- Verify initial data is setup (see instructions in setup notebook)
-- select format_number(count(*),0) as count from yellow_trip;
-- select * from nyc_zipcode;
Abfrage 2: H3-NYC-Postleitzahlcode: Anwenden von h3_polyfillash3 bei der Auflösung von 12
.
use catalog geospatial_docs;
use database nyc_taxi;
-- drop table if exists nyc_zipcode_h3_12;
create table if not exists nyc_zipcode_h3_12 as (
select
explode(h3_polyfillash3(geom_wkt, 12)) as cell,
zipcode,
po_name,
county
from
nyc_zipcode
);
-- optional: zorder by `cell`
optimize nyc_zipcode_h3_12 zorder by (cell);
select
*
from
nyc_zipcode_h3_12;
Abfrage 3: H3-Taxifahrten: Anwenden von h3_longlalash3 bei der Auflösung von 12
.
use catalog geospatial_docs;
use database nyc_taxi;
-- drop table if exists yellow_trip_h3_12;
create table if not exists yellow_trip_h3_12 as (
select
h3_longlatash3(pickup_longitude, pickup_latitude, 12) as pickup_cell,
h3_longlatash3(dropoff_longitude, dropoff_latitude, 12) as dropoff_cell,
*
except
(
rate_code_id,
store_and_fwd_flag
)
from
yellow_trip
);
-- optional: zorder by `pickup_cell`
-- optimize yellow_trip_h3_12 zorder by (pickup_cell);
select
*
from
yellow_trip_h3_12
where pickup_cell is not null;
Abfrage 4: H3-LGA-Abholungen: 25 Millionen Abholungen von LaGuardia (LGA)
use catalog geospatial_docs;
use database nyc_taxi;
create
or replace view lga_pickup_h3_12 as (
select
t.*
except(cell),
s.*
from
yellow_trip_h3_12 as s
inner join nyc_zipcode_h3_12 as t on s.pickup_cell = t.cell
where
t.zipcode = '11371'
);
select
format_number(count(*), 0) as count
from
lga_pickup_h3_12;
-- select
-- *
-- from
-- lga_pickup_h3_12;
Abfrage 5: H3-Fahrten mit Ziel Finanzdistrikt: 34 Millionen Fahrten mit Ziel Finanzdistrikt
use catalog geospatial_docs;
use database nyc_taxi;
create
or replace view fd_dropoff_h3_12 as (
select
t.*
except(cell),
s.*
from
yellow_trip_h3_12 as s
inner join nyc_zipcode_h3_12 as t on s.dropoff_cell = t.cell
where
t.zipcode in ('10004', '10005', '10006', '10007', '10038')
);
select
format_number(count(*), 0) as count
from
fd_dropoff_h3_12;
-- select * from fd_dropoff_h3_12;
Abfrage 6: H3 LGA-FD: 827.000 Fahrten mit Ziel Finanzdistrikt mit Abholung von LGA
use catalog geospatial_docs;
use database nyc_taxi;
create
or replace view lga_fd_dropoff_h3_12 as (
select
*
from
fd_dropoff_h3_12
where
pickup_cell in (
select
distinct pickup_cell
from
lga_pickup_h3_12
)
);
select
format_number(count(*), 0) as count
from
lga_fd_dropoff_h3_12;
-- select * from lga_fd_dropoff_h3_12;
Abfrage 7: LGA-FD nach Postleitzahl: Anzahl Fahrten mit Ziel Finanzdistrikt nach Postleitzahl und Balkendiagramm
use catalog geospatial_docs;
use database nyc_taxi;
select
zipcode,
count(*) as count
from
lga_fd_dropoff_h3_12
group by
zipcode
order by
zipcode;
Abfrage 8: LGA-FD nach H3: Anzahl Fahrten mit Ziel Finanzdistrikt nach Zelle H3 und Visualisierung vom Typ Kartenmarkierung
use catalog geospatial_docs;
use database nyc_taxi;
select
zipcode,
dropoff_cell,
h3_centerasgeojson(dropoff_cell) :coordinates [0] as dropoff_centroid_x,
h3_centerasgeojson(dropoff_cell) :coordinates [1] as dropoff_centroid_y,
format_number(count(*), 0) as count_disp,
count(*) as `count`
from
lga_fd_dropoff_h3_12
group by
zipcode,
dropoff_cell
order by
zipcode,
`count` DESC;
Notebooks für Databricks Runtime 11.3 LTS und höher
Quickstart-Python: H3-NYC-Taxi von LaGuardia nach Manhattan
Gleiche Schnellstartstruktur wie in Databricks SQL unter Verwendung von Spark Python-Bindungen in Notebooks und kepler.gl.
Quickstart-Scala: H3-NYC-Taxi von LaGuardia nach Manhattan
Gleiche Schnellstartstruktur wie in Databricks SQL unter Verwendung von Spark Scala-Bindungen in Notebooks und kepler.gl über Python-Zellen.
Quickstart-SQL: H3-NYC-Taxi von LaGuardia nach Manhattan
Gleiche Schnellstartstruktur wie in Databricks SQL unter Verwendung von Spark QL-Bindungen in Notebooks und kepler.gl über Python-Zellen.