Actualités

[28/04/2017] Smile annonce son plan stratégique Open Arrow 2021 et accueille à son capital EURAZEO PME, nouvel actionnaire de référence qui succède à Keensight Capital

Smile, leader de l’intégration et l’infogérance de solutions open source, choisit son nouvel actionnaire majoritaire et s’offre de nouveaux moyens lui permettant le déploiement de son plan stratégique OPEN ARROW 2021 visant à créer un nouveau champion européen de l’IT de plus de 200M€ de chiffre d’affaires.

[25/04/2017] Smile est à nouveau Strategic Partner Alfresco !

Pour la quatrième année consécutive, Smile est Strategic partner Alfresco, le plus haut niveau de partenariat !

[12/04/2017] Smile décroche le statut de Partenaire Global Elite Magento !

Smile est très heureux d'annoncer que nous devenons Partenaire Global Elite Magento - un statut accordé à seulement 5 entreprises dans le monde !

Toutes les actualités picto
       

Vous avez besoin de mettre à jour votre Lecteur Flash Flash 7

Guillemet ouvrant l'actualité des solutions
et des technologies open source Guillemet fermant
picto

Analyser des données géographiques avec ElasticSearch Kibana et Talend

Le moteur de recherche Elasticsearch permet de stocker des informations de localisation aisément. En effet, chaque document est stocké au format JSON et Elasticsearch supporte le format GeoJSON.

Cas d'usage

Nous utilisons ici la liste des gares Transilien (données OpenData publiées sur http://ressources.data.sncf.com ) au format CSV.

Les données sont intégrées via le composant Talend tDelimitedInput.

Les données géographiques sont contenues dans une chaîne de caractère au format suivant :

'latitude,longitude'

L'objectif est de transformer cette chaîne de caractères au format GeoJSON, c'est-à-dire un tableau de flottants :

[longitude,latitude]

Un simple tMap permet de répartir la chaîne de caractère dans deux champs et de les convertir en flottants. On utilise ensuite un tJavaRow pour instancier un tableau comme suit :

float[] point;

point =newfloat[2]; // initialisation du tableau

point[0] = input_row.lon; // remplissage du tableau avec nos données

point[1] = input_row.lat;

Cette variable 'point' est ensuite envoyée dans un champ de type Objet du schéma cible. On envoie ensuite le flux de données vers le composant tElasticsearchIndex. Il faut penser à définir un champ id en clé du schéma pour que les données soient bien indéxées.

Talend

On crée ensuite sous Kibana une bettermap qui se base sur le champ 'point' contenu dans les documents qui viennent d'être indéxés et on obtient le résultat suivant :

Kibana

Pierre-Antoine Marc
picto

Commentaires

Soyez la premiere personne à ajouter un commentaire sur cet article.
Ecrire un nouveau commentaire