A CyberGIS-Jupyter Framework for Geospatial Analytics at Scale
A CyberGIS-Jupyter Framework for Geospatial Analytics at Scale
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用于大规模地理空间分析的 CyberGIS-Jupyter 框架
DOI：
10.1145/3093338.3093378
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发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Wang, Shaowen
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yin, Dandong;Liu, Yan;Padmanabhan, Anand;Terstriep, Jeff;Rush, Johnathan;Wang, Shaowen
网络地理信息系统(以先进的网络基础设施为基础的地理信息科学和系统)的跨学科领域主要侧重于数据和计算密集型的地理空间分析。许多应用和科学领域对基于不同地理空间大数据的这种分析的需求迅速增长，这对传统的地理信息系统方法构成了巨大的挑战。本文描述了CyberGIS-Jupyter，这是一个创新的CyberGIS框架，它使用基于ROGER的Jupyter笔记本实现数据密集型、可重复性和可伸缩性的地理空间分析。该框架使Notebook具有内置的网络地理信息系统功能，以加快网关应用程序的开发和共享，同时将相关数据、分析和工作流运行时环境封装到可通过云计算方法灵活复制的应用程序包中。作为一个理想的结果，数据密集型和可扩展的地理空间分析可以有效地开发和改进，并在新的网络地理信息系统科学门户环境中在多学科用户之间无缝复制。
The interdisciplinary field of cyberGIS (geographic information science and systems (GIS) based on advanced cyberinfrastructure) has a major focus on data- and computation-intensive geospatial analytics. The rapidly growing needs across many application and science domains for such analytics based on disparate geospatial big data poses significant challenges to conventional GIS approaches. This paper describes CyberGIS-Jupyter, an innovative cyberGIS framework for achieving data-intensive, reproducible, and scalable geospatial analytics using the Jupyter Notebook based on ROGER - the first cyberGIS supercomputer. The framework adapts the Notebook with built-in cyberGIS capabilities to accelerate gateway application development and sharing while associated data, analytics and workflow runtime environments are encapsulated into application packages that can be elastically reproduced through cloud computing approaches. As a desirable outcome, data-intensive and scalable geospatial analytics can be efficiently developed and improved, and seamlessly reproduced among multidisciplinary users in a novel cyberGIS science gateway environment.
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DOI：
10.1109/bigdata.2015.7364043
发表时间：
2015
期刊：
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影响因子：
--
作者：
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通讯作者：
D. Stanzione
影响因子：
2.7
作者：
Wang, Shaowen
通讯作者：
Wang, Shaowen
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影响因子：
5.5
作者：
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通讯作者：
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发表时间：
2016
期刊：
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影响因子：
--
作者：
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通讯作者：
Shaowen Wang
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发表时间：
2005
期刊：
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影响因子：
--
作者：
Shaowen Wang;M. Armstrong;J. Ni;Yan Y. Liu
通讯作者：
Yan Y. Liu