• 概述

进行到该阶段，我们假设您已经完成了geotrellis 版本选型和环境搭建；熟悉本公司的大数据架构原理；初步了解了geotrellis，并且在开发环境中构建了geotrellis配置；可以参考官方文档和有关资料，运行其给出的demo示例，那么恭喜您，可以愉快地进入该阶段。

如果您未经历或完成上述阶段，请参考公司相关文档:

   《geotrellis 版本选型和环境搭建》

   《飞未大数据架构整理》

   《官方文档》

    《GeoTrellise系列文章》

   对于技能要求，我们假设您已经具备初步的Spark，Scala开发技巧，熟练使用sbt工具，具备geotrellis一定的知识。当然，这些都不在本文档讨论范围，如果您有兴趣，可以去做相应的了解。

注意：以下操作均在单机版本spark环境，但同样适用于spark集群环境

• 前期准备

首先需要下载geotrellis-2.0.0-M2版本，下载网址为：

https://github.com/locationtech/geotrellis/archive/v2.0.0-M2.zip

下载完成后，可以将源码导入到idea中，也可以将源码上传至linux中进行编译打包，etl用的是spark-etl模块，所以打jar包时打spark-etl模块即可，若上传至linux系统，打jar包方式如下：

解压geotrellis-2.0.0-M2

# unzip geotrellis-2.0.0-M2

# cd geotrellis-2.0.0-M2

打包 spark-etl模块：

# ./sbt "project spark-etl" assembly

这个过程比较缓慢，第一次要下载一大堆jar包，如果顺利一次性可以下完，不顺利就多执行几次。

出现 ‘sucess’时表示打包成功

# cd spark-etl/target/

# cd scala-2.11/ （这里你用的是scala的哪个版本，加入吧就在对应的目录下）

当然，也可以在idea中直接打jar包，其方式为：

如下为打包成功：

需要指出的是，在桌面版本的LInux系统中，打包成功后，系统会顺带下载一些文件，如测试数据（有png和tif格式），以及其他文件，如图：

保留它，之后我们将会用到。

• 本地构建ETL程序集

     创建tmp目录：

#mkdir /root/tmp

    将之前打好的jar包复制到tmp目录下：

#cp geotrellis-spark-etl-assembly-2.0.0-M2.jar /root/tmp/

• 撰写JSON配置文件

我们在本节中创建的配置文件旨在与单个多波段GeoTiff图像一起使用。需要三个JSON文件：一个描述输入数据，一个描述输出数据，一个描述应存储目录的后端。

现在，我们将在创建三个文件/tmp/json目录： input.json，output.json，和backend-profiles.json。

这是input.json

该值multiband-geotiff与format密钥相关联。如果要以SpatialKey- MultibandTile对的RDD访问数据，则需要这样做 。制作该值geotiff ，而不是multiband-geotiff会导致SpatialKey- Tile对。example与键关联的值name提供将要创建的图层的名称。该cache键提供了将在ETL过程中使用的Spark缓存策略。最后，与backend密钥关联的值指定应从何处读取数据。在这种情况下，源数据存储在/tmp/rasters本地文件系统的目录中，并通过Hadoop访问。

这是ouput.json

该文件说应该/tmp/catalog使用Hadoop 在目录中的本地文件系统上创建目录。对源数据进行金字塔化，以便在目录中创建缩放级别0到12的层。这些图块的大小为256×256像素，并根据Z顺序编入索引。双重重采样（样条而不是卷积）用于重投影过程，与层相关的CRS是EPSG 3857（又名Web Mercator）。

这是backend-profiles.json文件：

在这种情况下，我们不需要指定任何内容，因为我们使用Hadoop进行输入和输出。碰巧Hadoop只需要知道它应该读取或写入的路径，并且我们在input.json和output.json文件中提供了这些信息。其他后端如Cassandra和Accumulo需要在backend-profiles.json文件中提供信息。

• 创建目录

#mkdir -p /tmp/rasters

将测试数据拷贝到tmp/rasters目录下

现在，所有我们需要的地方（文件/tmp/geotrellis-spark-etl-assembly-1.0.0.jar，/tmp/json/input.json，/tmp/json/output.json，/tmp/json/backend-profiles.json，和 /tmp/rasters/*.tif），我们已经准备好进行切割。

• 执行操作

键入：

解释：

1. ： 删除本地上的catalog目录，目地是不影响再次运行的结果
2. ： 提交spark任务
3. ： 指定运行主类
4. ： 指定spark运行在哪里，有“yarn” 和 “local[*]”两种配置（特别是集群环境）
5. ： 缓存内存
6. ： 指定运行jar包的位置
7. ： 指定input.json，即输入参数配置的文件位置
8. ： 指定output.json，即输出参数配置的文件位置

9： 指定backend-profiles.json，即后端参数配置的文件位置

• 运行结果
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• 查看结果：

• 总结

•    好啦，到这里，您应该可以轻松的使用geotrellis进行一些有趣的开发，测试啦。当然，文档并非完美，撰写者也在前行中，如果文档有不足之处，欢迎您指正！