PolarDB是阿里巴巴自主研发的下一代关系型分布式云原生数据库。阿里云自研Ganos时空引擎提供一系列的数据类型、函数和存储过程，用于在云原生关系型分布式数据库PolarDB中对空间/时空数据进行高效的存储、索引、查询和分析计算。DLA Ganos兼容PolarDB Ganos数据访问接口，可直接加载PolarDB Ganos中的矢量数据。

本文以全球船舶轨迹AIS数据集为例，展示如何利用DLA Ganos加载PolarDB Ganos中的矢量数据。

  1. 始化Spark环境：
    //初始化SparkSession
val spark = SparkSession.builder
    .appName("Simple Application")
    .config("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
    .config("spark.sql.crossJoin.enabled", "true")
    .config("spark.kryo.registrator", classOf[GanosSparkKryoRegistrator].getName)
    .getOrCreate()
import spark.implicits._

//SparkSession加载JTS包用于处理时空数据
spark.withJTS 
val sc = spark.sparkContext
  2. 加载数据：
    1. Spark format方式：
      //配置链接参数
  val dsParams: JMap[String, String] = Map(
    "host" -> "PolarDB URL地址",
    "polardb.ganos" -> "true",
    "dbtype"->"polardb", 
    "port"->"PolarDB接口",
    "schema"->"public",
    "database"->"数据库名称",
    "user"->"用户名",
    "passwd"->"密码")

//加载AIS数据源
df = spark.read.format("ganos-geometry")
      .options(dsParams)
      .option("ganos.feature", "AIS")
      .load()
df.show
    2. Spark DataFrame API方式：
      val layer=spark.read.ganos.polardbGeometry(dsParams)
layer.show
  3. 输出结果：1