1. 创建DataStore

1.1 创建Option

由于之后的操作可能涉及到多个操作，因此利用Options类来对这些操作信息进行封装

public Options createOptions(Param[] parameters) {  
        Options options = new Options();  
        for (Param p: parameters) {  
            if (!p.isDeprecated()) {  
                Option opt = Option.builder(null)  
                        .longOpt(p.getName())  
                        .argName(p.getName())  
                        .hasArg()  
                        .desc(p.getDescription().toString())  
                        .required(p.isRequired())  
                       .build();  
               options.addOption(opt);  
           }  
        }  
       return options;  
   }  

1.2 解析参数

由于geomesa的信息并不是利用configure来进行封装的，而是利用args来进行传输和解析的，因此对此需要进行规定。在这里使用了默认的解析器（DefaultParser）

public CommandLine parseArgs(Class<?> caller, Options options, String[] args) throws ParseException {  
        try {  
            return new DefaultParser().parse(options, args);  
        } catch (ParseException e) {  
            System.err.println(e.getMessage());  
            HelpFormatter formatter = new HelpFormatter();  
            formatter.printHelp(caller.getName(), options);  
            throw e;  
        }  
   }  

1.3 获取DataStore参数

在此方法中主要是为了利用上述的解析器和获取的操作参数，最终封装成为一个Map，key为操作名称，value为操作的值。而在此方法中，zookeepers为zk集群的地址信息，catalog为在hbase当中的目录名称（类似于RDBMS中的数据库的概念），但是为了使此方法更加灵活，这个参数没有写死，而是作为一个参数进行传入。

public Map<String, String> getDataStoreParams(String catalog) throws ParseException {  
        String[] args ={"--hbase.catalog", catalog, "--hbase.zookeepers", "localhost:2181"};  
        Options options = this.createOptions(new HBaseDataStoreFactory().getParametersInfo());  
        CommandLine command = this.parseArgs(getClass(), options, args);  
        Map<String, String> params = new HashMap<>();  
        // 检查Option里面有没有值，如果没有，就会赋值  
        for (Option opt: options.getOptions()) {  
            String value = command.getOptionValue(opt.getLongOpt());  
            if (value != null) {  
               params.put(opt.getArgName(), value);  
            }  
       }  
        return params;  
   } 

1.4 创建DataStore

public DataStore createHbaseDataStore(String catalog) throws IOException, ParseException {  
       Map<String, String> params = this.getDataStoreParams(catalog);  
       return DataStoreFinder.getDataStore(params);  
    }  

2. 创建SimpleFeatureType

SimpleFeatureType是Geotools当中表示数据类型的一个概念，相当于一种封装地理数据的数据格式。理解上可以约等于关系型数据库当中的Schema，但是有一些差别。

public SimpleFeatureType getSimpleFeatureType() {  
        if (sft == null) {  
            StringBuilder attributes = new StringBuilder();  
            attributes.append("taxiId:String,");  
            attributes.append("dtg:Date,");  
            attributes.append("*geom:Point:srid=4326,");  
            attributes.append("speed:string,");  
            attributes.append("isDriven:string");  
  
            sft = SimpleFeatureTypes.createType(getTypeName(), attributes.toString());  
            sft.getUserData().put(SimpleFeatureTypes.DEFAULT_DATE_KEY, "dtg");  
       }  
        return sft;  
    } 

其中第6行当中的“srid”是GIS当中的一个空间参考标识符。而此处的“srid=4326”表示这些数据对应的WGS 84空间参考系统。

第10行中的getTypeName返回值也是String类型，用户也可以直接属于一个type名称（String类型）

3. 创建schema

dataStore.createSchema(sft);  

这一步主要是为了将sft传入特定dataStore中的createSchema方法当中，执行创建Schema的操作。

4. 读取数据

此时就要获取相关的数据进行插入。Geomesa的数据插入支持多种格式文件，例如csv、txt，此处以csv为例。

public List<SimpleFeature> getTestData() {  
        if (features == null) {  
            List<SimpleFeature> features = new ArrayList<>();  
 
            URL input = getClass().getClassLoader().getResource("test.csv");  
            if (input == null) {  
                throw new RuntimeException("Couldn't load resource test.csv");  
            }  
  
            // 设定日期的格式，此处需要用到正则表达式  
            DateTimeFormatter dateFormat = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss", Locale.CHINA);  
 
            // 使用geotools当中的SimpleFeatureType来生成我们需要的Feature  
            SimpleFeatureBuilder builder = new SimpleFeatureBuilder(getSimpleFeatureType());  
 
           try (CSVParser parser = CSVParser.parse(input, StandardCharsets.UTF_8, CSVFormat.DEFAULT)) {  
               for (CSVRecord record : parser) {  
                    // 对于每个字段和csv文件的对应关系进行设定  
                    builder.set("taxiId", record.get(0));  
                    builder.set("dtg", Date.from(LocalDateTime.parse(record.get(1), dateFormat).toInstant(ZoneOffset.UTC)));  
                    double longitude = Double.parseDouble(record.get(3));  
                    double latitude = Double.parseDouble(record.get(2));  
  
                    builder.set("geom", "POINT (" + longitude + " " + latitude + ")");  
                    builder.set("speed", record.get(4));  
                    builder.set("isDriven", record.get(5));  
  
                    // 向Geotools确认要用用户自行设定的id  
                     builder.featureUserData(Hints.USE_PROVIDED_FID, Boolean.TRUE);  
  
                    // 设定一个id，此处是taxiID  
                    features.add(builder.buildFeature(record.get(1)));  
                }  
            } catch (IOException e) {  
                throw new RuntimeException("Error reading t-drive data:", e);  
            }  
            this.features = Collections.unmodifiableList(features);  
        }  
        return features;  
    }

注意：GeoMesa的数据库结构有三层，catalog、type、feature，可以类比关系型数据库当中的数据库、表和行。此处返回的features就是很多行数据的集合。

注意：此处的数据插入是将全量的数据先存入内存当中，这样很容易造成内存溢出的问题，因此建议批量插入。

5. 写入数据查询数据

获取到数据之后就可以将这些数据写入到geomesa当中了。

public void writeFeatures(DataStore datastore, SimpleFeatureType sft, List<SimpleFeature> features) throws IOException {  
        if (features.size() > 0) {  
            System.out.println("Writing test data");  
            try (FeatureWriter<SimpleFeatureType, SimpleFeature> writer =  
                         datastore.getFeatureWriterAppend(sft.getTypeName(), Transaction.AUTO_COMMIT)) {  
                for (SimpleFeature feature : features) {  
                    try {  
                        SimpleFeature toWrite = writer.next();  
                        toWrite.setAttributes(feature.getAttributes());  
                        ((FeatureIdImpl) toWrite.getIdentifier()).setID(feature.getID());  
                        toWrite.getUserData().put(Hints.USE_PROVIDED_FID, Boolean.TRUE);  
                        toWrite.getUserData().putAll(feature.getUserData());  
                        writer.write();  
                   }catch (Exception e){  
                        logger.debug("Invalid GDELT record: " + e.toString() + " " + feature.getAttributes());  
                    }  
               }  
            }  
        }  
    } 

6. 查询数据

在第6行和第7行出现了两个String类型的字符串，这是ECQL，一种针对地理信息的查询语句，其语法和通常的SQL略有不同。

public List<Query> getTestQueries() {  
        if (queries == null) {  
            try {  
                List<Query> queries = new ArrayList<>();  
  
                String during = "dtg DURING 2159-01-01T00:00:00.000Z/2169-01-01T00:00:00.000Z";  
                String bbox = "bbox(geom,128,48,133,53)";  
  
                //时空查询  
                queries.add(new Query(getTypeName(), ECQL.toFilter(bbox+" AND "+during)));  
                //空间查询  
                queries.add(new Query(getTypeName(), ECQL.toFilter(bbox)));  
                //时间查询  
                queries.add(new Query(getTypeName(), ECQL.toFilter(during)));  
                // basic spatio-temporal query with projection down to a few attributes  
                this.queries = Collections.unmodifiableList(queries);  
            } catch (CQLException e) {  
                throw new RuntimeException("Error creating filter:", e);  
            }  
        }  
        return queries;  
    }