GeoMesa 提供了一个基于 Accumulo 和 Kafka 的 lamda 数据存储（http://www.geomesa.org/documentation/current/user/lambda/index.html）。但它也为离线和在线分析提供 Storm 和 Spark 支持。您能否列出一些 GeoMesa lamda 数据存储的用例？例如，它为 GeoServer 提供了哪些优势？
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GeoMesa Lambda 数据存储绝对是一项“高级”功能。如果您的数据类型在永久保存到数据库之前可能会收到频繁更新，那么 Lambda 数据存储可能是一个不错的选择。
作为一个具体的例子（并且适用于我，因为我是从火车上发帖的:)），考虑为火车旅行创建一个摘要层。当火车行驶时，人们会想要更新给定数据的摘要。另一方面，一旦火车完成行程，则记录将不再更新。
传统/简单的 GeoMesa 方法是编写一个流软件，将更新写入 GeoMesa Kafka 数据存储。一旦航程完成，流应用程序就可以写入 Accumulo 或 HBase。想要查询实时更新和历史记录的应用程序需要跨两个层（一个 Kafka 层和一个持久数据库层）进行协调。
Lambda 数据存储允许对 Lambda 数据存储进行所有写入。由于记录正在接收更新，因此记录在 Kafka 中进行处理。当轨道更新超时时，记录被持久化到 Accumulo。在 GeoServer 中，可以同时从实时和历史的角度查询 Lambda 数据存储中的记录。（作为详细信息，可以使用视图参数将查询限制为 Lambda 数据存储的瞬态或持久部分。）
于 2017-10-28T18:37:29.723 回答