Geospatial Big Data processing in an open source distributed computing environment

Conclusions 
PeerJ Preprints | 
https://doi.org/10.7287/peerj.preprints.2226v1
| CC BY 4.0 Open Access | rec: 4 Jul 2016, publ: 4 Jul 2016

---

 
In this paper we study the distributed system design to handle big geospatial data. We found this area of research 
is very active in terms of review, development and usage of the existing solutions with a continuous 
implementation for specific use cases and application areas such as disaster management environmental 
monitoring, earth observation data analysis and distribution, etc. We have attempted to compare Big Data, 
Geospatial Big Data and Geospatial Data to clarify the possible features of differences, compare them in the term 
of storage and processing background for different data representation and tried to collect and categorized the 
existing common system solutions. The second part of the paper provided overview about our previous work and 
implementation the new framework called IQLib. We have introduced the 3 main modules of the system and 
described in brief their technical realization. Data Catalogue module is on higher level of preparation, hence we 
could provide details on the data model and data decomposition. 
IQLib documentation on data model and data catalogue is available on Github at 
https://github.com/posseidon/iqlib.
We have decided not to publish Data Catalogue module’s source code until it has been reviewed and finalized by 
IQmulus project partners. However, the RESTFUL API is available on Heroku cloud infrastructure for all 
project partners to test and give feedbacks and suggestions at http://iqlib.herokuapp.com. In our future work we 
are going to focus on further development of the framework along with the processing executables and 
experimental benchmarking of processing time. Next development phase is the implementation of Data 
Catalogue module and installation for testing phase. Future directions are the Processing module to be 
implemented together with GIS raster processing scripts for further analysis of open geodata (such as Sentinel 2 
satellite imagery).