影像切片小数据量可以大数据量报错srcGIS
1、原因如下：内存不足：处理大数据量时，需要更多的内存资源。计算机内存不足以处理大数据量，就会导致报错。硬盘空间不足：处理大数据量时，需要存储临时文件和中间结果。硬盘空间不足，就会导致报错。资源限制：ArcGIS设置了一些默认的资源限制，例如最大内存使用量、最长运行时间等。如果你的数据超过了这些限制，就会导致报错，可以调整这些资源限制的设置。
2、再导出一次就好了。大数据量矢量数据的可视化需要解决的问题，就是如何在可接受的短时间内，能展示大数据量的矢量地图。切片是预先渲染的数据集，也是响应最快的展示方式。目前ArcGIS提供栅格切片和矢量切片两种切片格式。这两种切片格式各有利弊。只有栅格切片才能支持展示全部数据。
3、ArcMap：作为早期广泛使用的GIS桌面软件，ArcMap是32位应用程序，因此在处理大数据量时容易遇到性能瓶颈，甚至崩溃。其地址空间限制导致无法充分利用现代计算机的高配置资源。ArcPro：ArcPro是Esri公司全新打造的专业GIS桌面产品，是原生64位应用程序。
4、首先，启动ArcGISPro并登录你的账户。进入“项目”选项卡后，选择“新建项目”。在新建项目对话框中，选择“大数据”作为项目类型。接下来，在“大数据”选项卡内，点击“连接”按钮。在打开的“连接”对话框中，你可以选择你的数据源类型，比如Hadoop或Spark，并输入相应的连接信息。
5、优化计算机性能：确保计算机具有足够的内存和处理器性能以支持大数据量的转换操作。关闭不必要的后台程序和应用，以释放系统资源。分批转换：如果DWG文件非常大，可以考虑将其拆分成多个较小的部分进行分批转换，以减少单次转换的数据量。
6、ArcMap：需要额外打开catalog，不支持mdb格式，数据管理稍显繁琐。ArcGis Pro：支持缩略图和地理位置标识，数据管理更便捷，但在此项中ArcMap因其他功能稍占上风。图像绘制与刷新能力：ArcMap：符号化速度较快，但图面刷新速度较慢。
什么是微数据、小数据、大数据。
微数据指的是个人或组织直接控制的数据，例如制造业中常用的ERP数据，包括物料清单（BOM）数据和交易数据（如收发货数据）。 小数据指来自合作伙伴的外部数据，例如供应商的库存水平、客户的库存状况，以及供应商的供应商或客户的客户的库存信息。 从供应链管理的角度看，基础原材料的市场分析，如电子元器件的价格和供应趋势研究，属于大数据分析的范畴。
所谓的微数据就是你自己的数据，如制造业普遍使用的ERP数据，如BOM数据，交易数据（Transactional Data），如收、发货的数据等等。2小数据是指企业外部的，但是又是来自于合作伙伴的数据，如供应商的库存，客户的库存，甚至是供应商的供应商的库存，客户的客户的库存。
小规模数据，比如千到万级，虽然经过收集分析，能总结出特定群体的原则，但并不符合大数据的定义。真正的大数据面向海量数据，借助广泛的知识数据库进行分析。数据公司的数据来源通常极为广泛，收集和分析不局限于个体，而是针对大群体展开。大数据产业链包括大数据采集、分析和销售公司。
大数据是指海量数据的集合，涉及数据量的巨大、种类的繁多、处理速度快、价值密度低等特点。具体来说：数据量巨大：大数据涉及的数据量远远超出了传统数据处理技术能够处理的能力范围，随着科技的发展，数据的生成和收集量在不断增长。
大数据是指海量数据的集合，涉及数据量的巨大、种类的繁多、处理速度的快以及蕴含价值的高。以下是关于大数据的详细解释：数据量巨大：大数据的“容量大”是其最显著的特征，体现在数据的大小远远超出传统数据处理工具的能力范围。随着云计算和存储技术的进步，我们能够处理和分析的数据量急剧增长。
大数据与小数据到底有哪些不同之处?
在大数据与小数据的对比中，一个显著的不同点是，大数据分析侧重于发现数据之间的相关性，而不是传统的因果关系。这意味着我们关注“是什么”，而非“为什么”。这一转变挑战了人类长期以来寻求因果关系的思维模式，并为我们认识世界和交流信息的方式带来了创新的视角。
大数据与小数据的主要区别在于对因果关系的追求。大数据分析更侧重于相关关系，即关注“是什么”而非“为什么”。这一转变挑战了人类传统的认知模式和与世界互动的方式。 在应用方面，传统数据主要用于描述过去的状态，而大数据的核心在于预测。
大数据专注于预测分析，而小数据则侧重于解释现象； 大数据旨在探索未知，小数据则侧重于验证已知； 大数据关注的是变量间的相关性，小数据则专注于因果关系的研究； 大数据考虑的是整体趋势，小数据则更多地关注于局部样本； 大数据强调数据的感知和理解，小数据则注重数据的准确性和精确度。
大数据和普通数据的区别主要体现在以下几个方面：规模与范围：大数据：通常指的是规模极其庞大，无法在常规时间范围内用普通软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。它包含了海量的信息，具有高增长率和多样化的特点。
大数据和小数据的区别主要体现在数据规模、数据来源、数据处理和数据分析方法方面。数据规模：大数据通常指的是海量的数据，无法在一定时间内用常规软件工具进行处理。小数据则指的是数据规模相对较小的数据，可以使用常规软件工具进行处理。
小型数据库与大型数据库之间的区别还体现在性能、扩展性、安全性以及管理复杂度上。小型数据库在设计时更注重易用性和成本效益，而大型数据库则在性能优化、数据安全性、高可用性和可扩展性方面表现更为出色，能够满足大规模数据处理和高并发访问的需求。
