Краткое руководство по H3 (Databricks SQL)
Краткое руководство по геопространственных функциях H3 на этой странице иллюстрирует следующее:
- Загрузка наборов данных геолокации в каталог Unity.
- Преобразование столбцов широты и долготы в столбцы ячеек H3.
- Как преобразовать многоугольник или многополигоновые столбцы WKT в столбцы ячейки H3.
- Как запросить анализ сбора и выхода из аэропорта ЛаГардии в финансовый район Манхэттена.
- Как отрисовка статистических счетчиков H3 на карте.
Примеры записных книжек и запросов
Подготовка данных каталога Unity
В этой записной книжке мы:
- Настройте набор данных общедоступного такси из Файловой системы Databricks.
- Настройте набор данных NYC Zip Code.
Подготовка данных каталога Unity
Запросы SQL Databricks с Databricks Runtime 11.3 LTS и более поздних версий
Запрос 1. Проверка настройки базовых данных. См. записную книжку.
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;
Запрос 2. Почтовый индекс H3 NYC — применение h3_polyfillash3 при разрешении 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;
Запрос 3. Поездки на такси H3 — применение h3_longlatash3 при разрешении 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;
Запрос 4: H3 LGA Pickups - 25M пикап из 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;
Запрос 5. Падение финансового района H3 — 34 МЛН общих падений в финансовом районе
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;
Запрос 6. H3 LGA-FD - 827K отпадает в FD с получением из 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;
Запрос 7. LGA-FD по zip-коду — количество FD отпадает по zip-коду + линейчатой диаграмме
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;
Запрос 8. LGA-FD от H3 — количество отпадающих FD по ячейке H3 + визуализация маркера карты
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;
Записные книжки для Databricks Runtime 11.3 LTS и выше
Краткое руководство по Python: H3 NYC Taxi LaGuardia в Манхэттен
Та же структура краткого руководства, что и в Databricks SQL, используя привязки Python Spark в записных книжках + kepler.gl.
Краткое руководство по Scala: H3 NYC Taxi LaGuardia на Манхэттен
Та же структура краткого руководства, что и в Databricks SQL, используя привязки Spark Scala в записных книжках + kepler.gl с помощью ячеек Python.
Краткое руководство по SQL: H3 NYC Taxi LaGuardia в Манхэттен
Та же структура краткого руководства, что и в Databricks SQL, используя привязки Spark SQL в записных книжках + kepler.gl с помощью ячеек Python.