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今天我们来学习热点图支持大数据方面的问题，强调两处细节，大数据渲染，CPU并行方面的知识，昆明IT培训小编昨天看到了这篇文章想跟大家分享，大家在学习热点图如何支持大数据的知识的时候遇到问题都可以跟小编一起讨论的，那下面我们先来看热点图支持大数据的问题部分：
问题
数据解析是瓶颈，比如经纬度点最终要转换到像素单。如果性能还不够，就“偷工减料”，建立矢量金字塔，本质就是把N个点合并成一个，减少渲染过程的计算量。
二维对应的策略是，渲染性能不够，就把渲染问题转为for循环下的简单计算，然后通过CPU并行优化；对于三维，需要点转三角形，创建buffer，然后通过GPU实现渲染过程。
强调两处细节
这种思路效率高，缺点就是不够灵活，每个点都是同一个样式，没有考虑该点的半径和权重。创建大小不一的模版(章)，每个热点根据自己的半径值选择对应的章就可以，实现思路如下：
半径&模版
大数据渲染
我们看看在不同数据量下的性能分析。7759个热点，每个点有经纬度和权重三个float值，生成一张2000*1400左右的热点图。采用pa7/heatmap.js，在Chrome下测试1w(1倍)，5w（5倍），10w（15倍），60w(75倍)，100w(150倍)，600w(750)六个级别，千万级别会崩溃。
在这种方式下渲染时间依次为：68，100，194，894，2918，63817(ms)。数据量在100w以内的还好，渲染时间将近3s。但再往上就不给力了。千万级别下读取会崩溃，内存达到1.2G以上。渲染就算可用，从时间消耗上也不实用。
在渲染性能方面，之前我们通过模版，盖章的思路已经优化了，沿着这个思路提升空间不大。而且，因为渲染上存在叠加依赖，很难并行。
CPU并行
自己实现渲染算法，以并行的方式实现数值计算部分。思路如下：对热点图这个目标图片，遍历每一个像素，以像素半径做一个缓冲区分析，获取对应的热点数据（数据支持范围查询）。如果没有热点，则该像素为空；如果存在N个热点，则计算该点的热点值。乍看上去，这不是又倒退到逐点计算的思路上。
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2018-03-17
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