繰り返し実行するビッグ データ解析を使用する最も一般的な理由の 1 つは、ほぼリアルタイムに処理を実行するためです。 たとえば、ビッグ データ解析を数分または数時間ごとに実行し、フィーチャ レイヤーに書き込まれて格納されている最新のフィーチャのみを処理するように構成できます。
別の例として、車両の位置の更新情報を 10 秒ごとに収集するフィードからデータを受信するように構成されたリアル タイム解析について考えます。 このリアル タイム解析は、イベント データを [フィーチャ レイヤー (新規)] 出力に書き込み、Arcade の Date() 関数を使用してイベントが処理された時間で、[フィールド演算 (Calculate Field)] ツールを使用して日付フィールド (process_timestamp など) を計算します。
注意:
リアルタイム解析で [フィールド演算 (Calculate Field)] ツールを使用し、ビッグ データ解析で使用されるフィーチャ レイヤーに処理日時を書き込むことでニア リアルタイム解析を実行することをおすすめします。 フィードで使用する一部のデータ ソースには、タイムスタンプ フィールドのクエリのフィーチャの欠落の原因となるデータ提供とポーリングに固有の遅延があります。
このリアル タイム解析を補完するために、リアル タイム解析の出力をデータ ソースとして使用するスケジュール済みの繰り返し実行するビッグ データ解析を構成できます。 この繰り返し実行するビッグ データ解析では、リアル タイム解析によって作成されたフィーチャ レイヤー出力を収集するようにフィーチャ レイヤーのソースを構成します。 フィーチャ レイヤー ソースを構成する際、[タイムスタンプ フィールド] ステップの [最新のフィーチャの日付フィールド] パラメーターで日付フィールドを選択できます。 リアルタイム解析で、[フィールド演算 (Calculate Field)] ツールによって作成された日付フィールドを選択します。 この場合、フィールド名は process_timestamp です。
フィーチャ レイヤー ソースはタイムスタンプ値を使用して、実行ごとに最新のフィーチャのみをフィーチャ レイヤーから取得します。 [最新のフィーチャの日付フィールド] パラメーターにフィールドを選択した場合、ArcGIS Velocity は、フィーチャ レイヤーを最初にポーリングするときに、WHERE 句の条件も満たし、タイムスタンプの日時が最初のスケジュールされた実行時間以下のすべてのフィーチャを読み込みます。 その後の実行ごとに、最後のスケジュールされた実行時間と現在のスケジュールされた実行時間の間の、WHERE 句の条件も満たすタイムスタンプ値を含むフィーチャが読み込まれます。
ビッグ データ解析は、5 分ごとなどの目的の繰り返し間隔で実行するように構成されます。 上記のとおりにタイムスタンプ フィールドを使用すると、その後の実行中はまだ処理されていない最新のフィーチャのみがビッグ データ解析によって解析されます。