1、分布式技术

（1）空间数据的分布式存储。在原有分布式存储系统之中，嵌入分布式空间索引、空间数据的分片处理和管理等技术，通过空间数据的横向扩展（Scale-Out），实现单表过亿、乃至数十亿空间数据的存储与管理。常用的分布式存储系统有HDFS、HBase、Elasticsearch等。

（2）分布式空间计算。以Spark分布式计算框架为基础，把原有地理空间分析算法进行分布式改造，实现在数小时完成原有GIS无法完成的上亿条空间面对象之间的空间分析计算。

（3）分布式地图渲染。通过矢量金字塔、分布式渲染、自动缓存和前端渐进加载等技术，实现超大规模空间数据的“免切片”渲染效果（具体内容请点击《超图高性能分布式地图渲染技术解密与应用》进行查看）。

2、流数据的实时处理技术

基于Spark Streaming流计算框架的基础能力，扩展实现流式数据的实时接入、过滤、转换、计算、可视化与输出等相关能力。

3、空间大数据可视化技术

不同于传统GIS中直接把所有地物绘制到地图上，大数据动辄就是千万、上亿条数据，直接展示如此大量的数据既无必要，也没有可能。空间大数据的可视化更强调的是，在对数据进行分析计算之后，来表达其空间分布情况、聚合程度及连接关系等。