aggregatePoints

URI

<spatialanalystJobs_uri>/aggregatepoints[.<format>]

支持的方法

GET、POST、HEAD

父资源

spatialanalystJobs

子资源

aggregatePointsJob

介绍

点聚合分析作业资源根目录。通过对 aggregatePoints 执行GET 请求，可获取当前系统的点聚合分析作业列表。通过 POST 请求可创建一个分析任务。

支持的方法：

GET：获取点聚合分析作业列表。
POST：创建一个点聚合分析任务。
HEAD：检查 aggregatePoints 资源是否存在，或权限是否可以访问 aggregatePoints 资源。

支持的表述格式：RJSON、JSON、HTML、XML。

资源层次

HTTP 请求方法

对如下 URI 执行 HTTP 请求，以 rjson 输出格式为例加以说明，其中，supermapiserver 是服务器名。

http://supermapiserver:8090/iserver/services/distributedanalyst/rest/v1/jobs/spatialanalyst/aggregatepoints.rjson

GET 请求

获取点聚合分析作业列表。

响应结构

对 aggregatePoints 资源执行 GET 请求，在响应消息的实体主体里是一个点聚合分析资源描述集，其中单个资源描述的结构如下：

字段	类型	说明
id	String	应用ID。
state	SparkJobState	该任务的状态。包括执行状态、起止时间、耗时等。
setting	SparkJobSetting	列举了任务配置的详细信息。

响应示例

对 aggregatePoints 资源执行 GET 请求，返回 rjson 格式的资源描述如下：

{

"id": "53709374_fd76_49de_815f_4ccaf3183dde",

"setting": {

"DEFAULT_MASTER_ADRESS": "local[*] ",

"analyst": {

"fields": "col7",

"meshType": "0",

"query": "-74.050,40.650,-73.850,40.850",

"resolution": "1000",

"resultFieldNames": "max_col7",

"statisticModes": "max"

"appName": "summaryMesh",

"args": [

"--input",

"{\"type\":\"csv\",\"info\":[{\"server\":\"F:\\\\20170707\\\\ProcessingData\\\\newyork_taxi_2013-01_14k.csv\"}]}",

"--bounds",

"-74.050,40.650,-73.850,40.850",

"--summaryFields",

"[col7,max,max_col7]",

"--meshType",

"square",

"--meshSize",

"1000",

"--output",

"{\"server\":\"F:\\\\20170707\\\\supermap_iserver_win64_zip\\\\webapps\\\\iserver\\\\processingResultData\\\\Analyst\\\\udbs\\\\0ffb2eee-368c-45e1-99cd-7f4f47ea8215\",\"datasetName\":\"analystResult\",\"type\":\"udb\"}"

"contextSetting": null,

"input": {

"datasetInfo": {

"available": true,

"firstRowIsHead": false,

"name": "ProcessingData_newyork_taxi_2013-01_14k",

"separator": ",",

"type": "CSV",

"url": "F:\\20170707\\ProcessingData\\newyork_taxi_2013-01_14k.csv",

"xIndex": 10,

"yIndex": 11

"datasetName": "ProcessingData_newyork_taxi_2013-01_14k",

"numSlices": 0

"mainClass": "com.supermap.bsp.main.SummaryMeshMain",

"output": {

"datasetName": "analystResult",

"outputPath": "F:\\20170707\\supermap_iserver_win64_zip\\webapps\\iserver\\processingResultData\\Analyst\\udbs\\0ffb2eee-368c-45e1-99cd-7f4f47ea8215"

"serviceInfo": {

"targetDataPath": "F:\\20170707\\supermap_iserver_win64_zip\\webapps\\iserver\\processingResultData\\Analyst\\53709374_fd76_49de_815f_4ccaf3183dde",

"targetServiceInfos": [

{

"serviceAddress": "http://supermapiserver:8090/iserver/services/data-summaryMesh6/rest",

"serviceType": "RESTDATA"

{

"serviceAddress": "http://supermapiserver:8090/iserver/services/map-summaryMesh6/rest",

"serviceType": "RESTMAP"

}

]

"serviceRoot": "http://supermapiserver:8090/iserver/services/",

"type": "SUMMARYMESH"

"state": {

"elapsedTime": 6096,

"endState": true,

"endTime": 1499398059821,

"errorMsg": null,

"errorStackTrace": null,

"publisherelapsedTime": 2342,

"runState": "FINISHED",

"startTime": 1499398047901

}

POST 请求

创建一个点聚合分析任务。

请求参数

对 aggregatePoints 资源执行 POST 请求，创建一个点聚合分析任务，请求体需包含参数如下：

名称	类型	含义
input 【必填参数】	DatasetInputDataSetting	数据集输入设置，当输入数据是一个数据目录服务中已存在的数据集时，用该设置。其中包含如下字段 datasetName：数据集名称。其中数据集的来源包括通过数据目录服务导入的数据、注册到 iServer 的数据对应的数据集以及 DataStore 中存储的数据集。数据集信息输入设置，当输入数据集文件路径及信息时，用该设置。其中包含如下字段 datasetInfo：数据集信息。其中数据集的来源包括：csv文件、udb文件、空间数据库。详细参数说明请参考：大数据分析输入参数设定。
input 【必填参数】	FileCSVInputDataSetting	文件路径输入设置。当输入数据集文件路径时，用该设置。其中包含如下字段。 filePath：文件所在路径。其中路径包括：csv文件路径、hdfs文件路径。详细参数说明请参考：大数据分析输入参数设定。 metaInfo：数据文件的元信息。若该数据存放目录下包含 .meta 文件，则此参数可不填。
analyst	SummaryMeshAnalystSetting（格网聚合分析设置）	【必填参数】格网聚合分析配置。传入时，需指定： query：分析范围。选填。当不设置时，默认为输入数据集的全幅范围 fields：待分析点权重值字段。选填。仅支持系统字段以外的整形、长整形、浮点型的字段的名称 statisticModes：统计模式。包括：max，min，average，sum，variance，stdDeviation。“统计模式”个数应与“权重值字段”个数一致。选填 resolution：网格大小 meshSizeUnit：格网大小单位。选填 meshType：网格面类型。0表示四边形网格，1表示六边形网格 mappingParameters：分析后结果可视化的参数类。详见MappingParameters说明。 numericPrecision：精度，此字段用于设置分析结果标签专题图中标签数值的精度，如“1”表示精确到小数点的后一位。（默认值：1） rangeMode：专题图分段模式。包括：EQUALINTERVAL、LOGARITHM、QUANTILE、SQUAREROOT、STDDEVIATION。 rangeCount：专题图分段个数。 colorGradientType：专题图颜色渐变模式。包括：GREENORANGEVIOLET、GREENORANGERED、RAINBOW、SPECTRUM、TERRAIN 等。 items：专题图子项设置。（可自定义专题图分段个数、颜色渐变模式）
analyst	SummaryRegionAnalystSetting（多边形聚合分析设置）	【必填参数】多边形聚合分析配置。传入时需指定： fields：权重字段。选填。仅支持系统字段以外的整形、长整形、浮点型的字段的名称。字段索引从0开始 statisticModes：统计模式。包括：max，min，average，sum，variance，stdDeviation。“统计模式”个数应与“权重值字段”个数一致。选填聚合面数据集：已向iServer注册：regionDataset：只需指定查询对象所在的数据集名称。未向iServer注册：regionDatasource：需指定查询对象数据源路径及数据集名称。设定参数包括：数据库类型 type、服务器名称 server、数据集名称 datasetNames、数据库名称 database、用户名 user、密码 password 等。当设置参数 type 时，如果您使用的数据集存储于 PostgreSQL 数据库，则需要配置为 pg；PostGIS 数据库配置为 pggis mappingParameters：分析后结果可视化的参数类。详见MappingParameters说明。 numericPrecision：精度，此字段用于设置分析结果标签专题图中标签数值的精度，如“1”表示精确到小数点的后一位。（默认值：1） rangeMode：专题图分段模式。包括：EQUALINTERVAL、LOGARITHM、QUANTILE、SQUAREROOT、STDDEVIATION。 rangeCount：专题图分段个数。 colorGradientType：专题图颜色渐变模式。包括：GREENORANGEVIOLET、GREENORANGERED、RAINBOW、SPECTRUM、TERRAIN。 items：专题图子项设置。（可自定义专题图分段个数、颜色渐变模式）
type	SummaryAnalystType	【必填参数】点聚合分析类型。包含：SummaryMesh（格网聚合）、SummaryRegion （多边形聚合）
output 【选填参数】	FileSystemOutputSetting	分析结果输出设置。当输出结果到文件时。用该设置。其中包含如下字段 type：指定输出类型。 datasourcePath ：结果数据源的存放路径。其中分析结果可以存放到udb或hdfs中。 outputPath：分析结果工作空间输出路径。
output 【选填参数】	DatabaseOutputSetting	分析结果输出设置。当输出结果到数据库（HBase、 PostgreSQL、PostGIS、MongoDB）时。用该设置。其中包含如下字段 type：指定输出类型。 datasetName：分析结果数据集名称。 datasourceInfo：结果数据源的连接信息。详细参数设定请参考：大数据分析输出参数设定

示例1：输入数据集名称，输出为自定义本地udb文件

对示例 aggregatePoints 资源：http://supermapiserver:8090/iserver/services/distributedanalyst/rest/v1/jobs/spatialanalyst/aggregatepoints.rjson 以输入形式为数据集名称，该数据集已注册到iServer，输出为自定义到本地的udb文件。方式执行POST 请求，创建一个点聚合分析任务。请求体中的参数如下：

{

"input": {

"datasetName": "samples_newyork_taxi_2013-01_14k"

"analyst": {

"fields": "col7,col8",

"statisticModes": "min,max",

"mappingParameters": {

"numericPrecision": 1

"query": "-74.050,40.650,-73.850,40.850",

"resolution": "100",

"meshType": "0",

"meshSizeUnit": "Meter"

"type": "SUMMARYMESH",

"output": {

"outputPath": "F:\\20180411\\aggregatepoints.smwu",

"datasourcePath": "F:\\20180411\\aggregatepoints.udb",

"type": "udb"

}

返回 rjson 格式的操作结果表述如下：

{

"newResourceID": "096ab70e_bdfb_4f83_8965_5e7f90a7a5ec",

"newResourceLocation":"http://supermapiserver:8090/iserver/services/distributedanalyst/rest/v1/jobs/spatialanalyst/aggregatepoints/096ab70e_bdfb_4f83_8965_5e7f90a7a5ec",

"postResultType": "CreateChild",

"succeed": true

}

示例2：输入数据集信息，结果数据源输出到pg数据库

对示例 aggregatePoints 资源：http://supermapiserver:8090/iserver/services/distributedanalyst/rest/v1/jobs/spatialanalyst/aggregatepoints.rjson 执行 POST 请求，以输入未注册到 iServer 的csv文件路径的方式，创建一个点聚合分析任务，结果数据源输出到pg数据库。请求体中的参数如下：

{

"input": {

"filePath": "F:\\20170629\\ProcessingData\\newyork_taxi_2013-01_14k.csv"

"analyst": {

"fields": "",

"statisticModes": "",

"query": "",

"resolution": "0.001",

"meshType": "0"

"type": "SUMMARYMESH",

"output": {

"type": "pg",

"outputPath": "F:\\20171018\\SUMMARYMESH.smwu",

"datasetName": "resultany",

"datasourceInfo": {

"server": "192.168.120.46",

"alias": "supermap1_pg",

"dataBase": "supermap1",

"user": "postgres",

"engineType": "POSTGRESQL",

"password": "supermap"

}

返回 rjson 格式的操作结果表述如下：

{

"newResourceID": "edab41bf_e491_4a02_b439_04ad368ebe29",

"newResourceLocation":"http://supermapiserver:8090/iserver/services/distributedanalyst/rest/v1/jobs/spatialanalyst/aggregatepoints/edab41bf_e491_4a02_b439_04ad368ebe29",

"postResultType": "CreateChild",

"succeed": true

}

示例3：输入 PostgreSQL 中存储的数据

对示例 aggregatePoints 资源：http://supermapiserver:8090/iserver/services/distributedanalyst/rest/v1/jobs/spatialanalyst/aggregatepoints.rjson 执行 POST 请求，连接外部的 PostgreSQL 数据库，即未注册到iServer 的数据库中存储的数据。创建一个点聚合分析任务。请求体中的参数如下：

{

"input": {

"datasetInfo": {

"type": "POINT",

"name": "newyorkPoint_P_2142356139",

"datasourceConnectionInfo": {

"engineType": "POSTGRESQL",

"dataBase": "supermap",

"password": "supermap",

"user": "postgres",

"server": "192.168.120.46"

}

"analyst": {

"regionDatasource": "{\"type\":\"pg\",\"info\":[{\"server\":\"192.168.120.46\",\"datasetNames\":[\"newyorkZone_R_2142356139\"],\"database\":\"supermap\",\"user\":\"postgres\",\"password\":\"supermap\"}]}",

"fields":"PASSENGER_COUNT",

"statisticModes": "sum"

"type": "SUMMARYREGION"

}

返回 rjson 格式的操作结果表述如下：

{

"newResourceID": "0ce3a547_1e0d_43fa_908c_5410532e9e9d",

"newResourceLocation": "http://supermapiserver:8090/iserver/services/distributedanalyst/rest/v1/jobs/spatialanalyst/aggregatepoints/0ce3a547_1e0d_43fa_908c_5410532e9e9d",

"postResultType": "CreateChild",

"succeed": true

}

示例4：输入数据集名称，参数中增加色带枚举值

对示例 aggregatePoints 资源：http://supermapiserver:8090/iserver/services/distributedanalyst/rest/v1/jobs/spatialanalyst/aggregatepoints.rjson 执行 POST 请求，以输入形式为数据集名称，该数据集已注册到iServer，参数中增加色带枚举值。默认输出。创建一个点聚合分析任务。请求体中的参数如下：

{

"input": {

"datasetName": "samples_processing_newyorkPoint_P"

"analyst": {

"fields": "pickup_latitude",

"statisticModes": "min",

"mappingParameters": {

"numericPrecision": 5,

"rangeMode": "EQUALINTERVAL",

"rangeCount": "4",

"colorGradientType": "RAINBOW"

"query": "",

"resolution": "10",

"meshType": "1",

"meshSizeUnit": "Kilometer"

"type": "SUMMARYMESH"

}

返回 rjson 格式的操作结果表述如下：

{

"postResultType": "CreateChild",

"newResourceID": "1ab6c3dc_c783_48e9_ab91_c8944d08d71d",

"succeed": true,

"newResourceLocation": "http://supermapiserver:8090/iserver/services/distributedanalyst/rest/v1/jobs/spatialanalyst/aggregatepoints/1ab6c3dc_c783_48e9_ab91_c8944d08d71d"

}

HEAD 请求

返回跟 GET 请求一样的 HTTP 响应头，但是没有响应实体。可以在不必传输整个响应内容的情况下，获取包含在响应消息头中的元数据信息。元数据信息包括媒体类型，字符编码，压缩编码，实体内容长度等。

HEAD 请求可以用来判断 aggregatePoints 资源是否存在，或者客户端是否有权限访问 aggregatePoints 资源。通过对加.<format>的 URI 执行 HEAD 请求，还可以快速判断 aggregatePoints 资源是否支持<format>格式的表述。

aggregatePoints

URI

支持的方法

父资源

子资源

介绍

资源层次

HTTP 请求方法

GET 请求

响应结构

响应示例

POST 请求

请求参数

示例1：输入数据集名称，输出为自定义本地udb文件

示例2：输入数据集信息，结果数据源输出到pg数据库

示例3：输入 PostgreSQL 中存储的数据

示例4：输入数据集名称，参数中增加色带枚举值

HEAD 请求

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