答：打开控制面板，找到“卸载程序”。选择卸载程序，在新界面中找到与ArcGIS有关的程序。右键单击要卸载的内容，并选择“卸载/更改”。按照此方法，把要卸载的软件一个个的卸载掉。

5.尝试ArcGIS IMage Analyst：借助ArcGIS IMage Analyst，您可以在ArcGIS Pro中执行更多的可视化和分析图像的操作，包括三维映射、先进图像分割和分类、图像空间分析和构建自定义图像处理算法。

4.Busines Analystfor ArcGIS Pro: ArcGIS Busines Analystfor Arc GIS Pro可以帮助您收集各种市场分析数据，包括客户和竞争对手的分析和现场评估，为您的企业提供地理情报优势。即将推出。

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2.在3D中增强您的工作：在新的3D编辑网络的帮助下，您可以准确地捕捉、编辑和使用您的数据。三种交互式3D探索性分析模式采用视觉分析。视野和圆顶工具提供快速的可见性分析。新的三维模式和等值线视图可以为查看3D数据提供新的方法。

1.添加交互式表格：现在，您可以在布局中添加表格（包括Excel电子表格和地图层中的属性表）。重新排序字段。打开或关闭字段，并更改显示背景、框架和标题。数据可以通过属性表自动过滤，以显示可见元素。随着地图视图的变化经典三国游戏单机版叫什么名字，表格将动态变化。

世界不是平的，并且您将不再局限于抽象概念。利用 3D 以真实的视角查看数据、做出更好的决策，并更有力且有效地交流想法。ArcGIS Desktop 将带您畅享 3D GIS。

将地图快速、无缝地传递给他人并导入到其智能手机中。将专业桌面数据、地图和分析转变为托管地图、分析服务、要素图层和影像服务。使用 ArcGIS for Server 和 ArcGIS Online 为整个组织提供管理访问权限。了解有关扩大 GIS 应用范围的信息

从世界上最大、最全面的集合中访问即用型影像。利用这样一种智能管理系统，它可以进行扩展以处理海量数据并识别出您每日都在使用的传感器。了解有关处理影像的详细信息

掌控一切 。使用要素和表格数据、影像、在线地图、3D 数据以及更多内容来构建、管理和连接地理信息。转至下一级别，通过 ArcGIS 平台启用企业级协作并管理整个组织内的信息集合。了解有关地理数据管理的详细信息

世界充满了未解决的问题。列出这些问题、分析数据、使用各类分析工具得出结果并在 2D 和 3D 模式下检查您所做的工作。ArcGIS Desktop 具有一个丰富的分析工具箱和建模框架，使您能够执行几乎任何类型的空间分析。了解有关分析的详细信息。

如果一张图片抵得上一千个单词，那么一张相关地图则相当于一千张图片。使用您桌面上所创建的 2D 地图和 3D 场景，以一种新奇的方式来显示数据，并从中发现不明显的关系、无效范围、趋势与机会。用地图讲述一个完整的故事

让专业等级的软件来接手您沉重的负担。为 GIS 专业人员准备的两个主要桌面应用程序是 ArcMap 和 ArcGIS Pro，且二者均为 ArcGIS Desktop 的一部分。每个应用程序都具有可满足您需求的独特功能。能够创造一切，从简单的 web 地图到复杂的分析模型。了解有关软件的详细信息

ArcGIS是可以为用户打造全面GIS平台的软件。ArcGIS建立在前沿IT技术、大数据、三维影像等概念的基础上，为用户提供非常丰富、强大的功能和构架。ArcGIS还可以轻松地收集、众包、存储、访问和共享您的数据。

ArcGIS最新版是一款专业的GIS平台软件。ArcGIS官方版支持空间分析，用户可以使用它为您的业务找到最佳位置，为更聪明的社区进行规划，并在关键情况下更快地准备和响应。ArcGIS最新版还为您提供了从图像和遥感数据中管理和提取答案所需的一切，包括用于可视化和分析的图像工具和工作流程，以及访问世界上最大的图像收集。

1、实时查询，提升效率：目前90%的行为分析需求已实现产品运营自助分析，可以实现实时查询，即时推导。例如一个经常出现的场景是，会议中遇到需要数据验证的疑问（非基础日常数据），需现场进行数据分析，秒级延迟就能获得数据的验证，从而进行下一轮推导，相对此前需小时级别的延迟与排队，数据分析与决策效率得到极大的提升；和旧架构相比，整体查询性能提升30%。

在边锋的数据平台的行为分析场景中，基于Interactive资源实现运营、开发的交互式查询分析；提供分时弹性扩容白天资源，保证白天负载高峰期降低SQL延迟；对于个别内存消耗较大的查询，通过Job资源弹性实现查询的稳定执行。

下图为不同查询提交到不同资源组的示例图，SQL在提交到前端节点时，如果指定Interactive型资源组，则查询在常驻计算节点中以XIHE MPP方式执行；如果指定Job型资源组，则查询在临时计算节点中以XIHE BSP方式执行。

分时弹性是通过明显的业务负载来提前设置资源弹性计划。在另一些场景下，比如业务无预期的突增或者某些大查询所需内存过大等，通过扩容或分时弹性解决的成本较高。所以ADB湖仓版支持Job级别的资源按需弹性，实现以SQL为单位申请计算资源，SQL执行结束后释放资源，做到真正的按需使用。针对Job型资源组，通过设置弹性资源的上限，即可实现在指定范围内的资源伸缩，完美贴合业务负载。

针对Interactive型资源组，因为资源固定，在面临业务突增时集群负载变大，可能会出现查询变慢的现象。此时可以根据业务波峰波谷的特征，通过设置分时弹性计划来进行集群资源的扩缩容。比如白天运营和数据分析师等角色有大量的数据查询的诉求，属于集群负载的高峰期，晚上下班后集群负载降低。对于该场景，可以在预期的高峰时间段把集群扩容到较大规格，在业务低谷期集群恢复到较低规格，实现资源的高效利用，并降低资源成本。

Job型资源组：该资源组中的资源可以包含预留和弹性资源，优点是可以完全使用弹性资源，按实际资源使用量计费，适合高吞吐低成本的离线场景，用于执行XIHE BSP和Spark任务。

Interactive型资源组：该资源组中的资源属于预留资源，优点是可以提前进行规划和购买，适合实时读写、高QPS低RT的在线场景，用于执行XIHE MPP任务。

ADB湖仓版通过资源组实现对计算资源的按需划分，支持两种资源组类型，分别是Interactive型资源组（常驻型）和Job型资源组。

分区列的类型除了integer类型，还支持枚举类型、时间类型和注入类型，能满足大部分的需求场景。通过分区投影，AnalyticDB MySQL支持的分区数理论上已经无上限，查询性能也得到大幅提升。

在分区投影中，分区值和分区位置是根据表的配置计算得出的，而非从元数据服务中获取。以下面SQL定义的分区投影表为例，定义分区列pt的类型为整型，范围是1到1200，通过计算可得出所有分区后，再经过过滤条件pt>100，能得出需要查询的分区是101~1200。由于分区可以直接计算得出，防止从元数据服务拉取大量分区数据，大大提升了查询效率。

除了向量化和预取，AnalyticDB MySQL在外表的性能上也做了优化，比如分区投影；边锋网络利用该功能，针对部分数据量和分区非常大的OSS外表，有效加速查询性能。

经过理论分析和实验，我们得出开启预取有优化的场景：在随机访问，且计算的开销比较大时，通过适当的Prefetch能够将随机访问开销隐藏掉，基本上达到顺序访问的效果。在此基础上，我们对核心算子Join和Agg的实现开启了预取功能，性能有较大的提升。

现代在CPU与内存之间，一般都有一到多层的Cache（高速缓存）匹配CPU与内存之间的处理速度鸿沟。但CPU访问Cache的数据缺失时，仍需要等待内存的数据搬运到Cache，这个时间一般需要几百个时钟周期，这期间CPU流水线很可能要暂停，代价较大。Cache Prefetch技术就是为了解决这个问题，什么是Cache Prefetch？CPU提供了Prefetch系列指令，用于将指定地址的内存预取到Cache。一般硬件会有一定的运行机制进行预取，也可以通过软件指令的方式实现预取。

我们不仅针对核心算子做了向量化优化，在向量化的基础之上，我们结合了Cache Prefetch对核心算子做了进一步的优化。

Join是数据库表之间的常见连接操作，HashJoin是一种高效的Join方法，它一般包含两个阶段，Build（构建）阶段与Probe（探测）阶段。实现时一般以小表作为Build端，用于构建内存HashTable；大表Probe端，作为驱动表。

select col1, col2 from table1 join table2 on table1.col1 = table2.col1;

向量化(Vectorization)优化的核心思想是一次处理一批数据，从而大幅提升数据处理速度。例如，针对某一列的数据，可以通过向量化技术每次处理1024条的加法或加法等。对于以列存为主的OLAP数据库，其优化更加有效。借助向量化的思想，我们对核心算子包括Join、AGG、Order等都做了向量化优化。下面以一个Join的例子说明。

在ADB湖仓版中，可以通过MySQL语法查询实时数据4399游戏盒子论坛，实现在一个SQL计算引擎内对在线实时数据和离线的外部数据关联查询，数据时效性得到极大的提升。

在边锋网络大数据平台中，有针对用户表的实时更新和查询的需求；在传统的大数据平台上，在线更新和离线分析底层依赖多个系统，例如实时数据写入到MySQL，MySQL数据通过同步工具实时更新到分布式存储系统；日志数据通过同步工具同步到分布式文件系统；离线分析引擎通过分布式存储系统读取延迟的数据。

并在湖仓版上实现了多数据源外表访问性能和分区表查询性能的提升；同时利用资源组隔离、分时弹性等能力，解决了大小查询互相影响、长期持有较多资源等问题；下面进行方案的详细介绍。

云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版（以下简称ADB）是融合数据库、大数据技术于一体的云原生企业级数据仓库服务。ADB新推出的湖仓版，可以帮助企业快速构建从湖到仓一体化技术架构，使用低成本离线处理能力完成数据的清洗加工，使用高性能在线分析能力完成数据的洞察探索。

灵活可扩展：支持资源灵活弹性扩缩容，按量计费，完美贴合业务负载变化；在业务分析诉求快速增长的同时，能为客户提供性价比更高的产品能力；

所以对边锋来说，需要为产运同学、数据开发/分析同学提供更高效的大数据分析平台，提高自助分析能力和决策效率。该平台需具备以下能力：

用户分群&画像：基于玩家不同行为对用户进行分群，对指定用户进行针对性分析，并通过画像功能，让产运人员更深入了解用户特征。基于上述场景，边锋产生了如下业务痛点：

自助看板：将用户行为分析的结果，由产运人员自助转化为看板，并自动更新；一站式实现指标新增到看板输出，无需数据开发/分析的同学额外介入。

产品业务数据量50TB+竖版三国放置单机游戏，近9成数据需实现运营人员自助分析；该大数据系统是游戏开发、运营、迭代过程中的必备工具。面对行业上的激烈竞争，产品的深度数据分析、精细化运营、即时准确的决策等必不可少。

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