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我正在浏览GeoMesa 的文档，目录公开了许多可以使用的受支持的数据存储：

具体的后端实现在以下章节中描述：

    Accumulo Data Store
    Kafka Data Store
    HBase Data Store
    Bigtable Data Store
    Cassandra Data Store

虽然 Accumulo 和 Kafka 数据存储文档有很多内容，但 HBase、Bigtable 和 Cassandra 并非如此。它没有列出缺失的功能，并说明数据存储是否适合在生产中使用。

我找不到这些数据存储的实现级别（如支持/缺少的功能、稳定性等）的比较。

我的问题：

  1. 例如，使用 Accumulo 而不是 Cassandra 作为 GeoMesa 的数据存储时，我会有什么好处？
  2. 所有的数据存储都在同一个实现级别上吗？
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好问题；最近刚刚出现在GeoMesa 用户列表中。

在高层次上，所有 GeoMesa 实现都是 GeoTools 数据存储，共享类似的命令行工具，并与 GeoServer 集成。如果您只需要这样的一般访问权限，那么任何数据存储都应该没问题。

GeoMesa 的 Accumulo 支持时间最长，因此还有其他功能，例如将统计数据计算和热图生成推送到数据库服务器。Accumulo 和 HBase 非常相似，应该可以直接将这些功能转移到 HBase，并且这项工作正在进行中（这发生在 GeoMesa 1.3.x 行中）。

Accumulo、HBase（以及 Google Cloud Bigtable）数据存储支持 Spark / Spark SQL。（从 GeoMesa 版本 1.3.1 开始。）

对于 C*，还有积极的部署以达到功能对等。从我所见，C* 并没有让添加服务器端查询处理变得那么容易（Accumulo 迭代器很棒；HBase 过滤器和协处理器也很棒）。

Kafka 数据存储用于流式数据。如果您的应用程序具有流式地理数据，并且您希望生成它的近实时视图和/或“实时”处理它，那么 Kafka 适合您。其他数据存储用于长期持久性、查询和批处理分析。

于 2017-03-15T12:55:34.843 回答