时空数据
未读路网提取教程V1.0一.基于Python的路网提取1.1 环境准备1.1.1 Python的安装Python下载：https://www.python.org/ （确保安装pip，如果希望环境分离可以安装conda：https://www.anaconda.com/download ）Pycharm下载：https://www.jetbrains.com/zh-cn/pycharm/ (建议安装jupter插件进行交互式编写)
1.1.2 必要的Python包的安装1pip install osmnx geopandas pandas numpy shapely
osmnx 是一个基于 OpenStreetMap 数据的 Python 库，用于从 OpenStreetMap 获取、构建、分析和可视化街道网络和其他地理空间数据。通过 osmnx，我们可以轻松地检索全球范围内的街道网络数据，并进行各种空间分析，如路网分析、路径规划和空间可视化。
Pandas（Python Data Analysis Library）是一个提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具的Python库。它主 ...
Apache Parquet 是一种高效的列式存储格式，其设计初衷是优化大规模数据处理的性能与存储效率。在大数据领域，随着数据规模的迅速增长，如何高效地存储、读取和处理数据已成为关键问题。作为 Apache 软件基金会支持的开源项目，Parquet 凭借卓越的数据压缩率和快速查询能力，被广泛应用于各类大数据处理场景。本文旨在从理论与实践的双重视角，系统分析 Apache Parquet 的设计理念、核心架构与技术实现，特别是其在处理复杂嵌套数据结构方面的独特优势，期望为研究者和开发者提供深入的理解与指导。
1. 基础概念1.1 列式存储 VS 行式存储行式存储：行式存储是将一行数据的所有字段连续存储在一起。例如，对于下表中的数据：
id
latitude
longitude
timestamp
23
106.551556
29.563761
1732118400
46
106.480989
29.600298
1732161600
99
106.512051
29.583541
1732183200
在行式存储中，数据会按照以下方式存储：
12323, 106 ...
