1. 概述

1.1 应用场景

在实现基于地图的业务时，当地图上需要展示的POI 过多时，可以使用heatmap地图，该地图解决用户在地图上绘制大量标注点时，出现相互压盖、底图加载的卡顿的问题。

1.2 基本要求

地图的基本要求：

注：需要Doris数据库、GPU数据库才能支持海量数据聚合生成聚合地图。普通数据库不支持生成聚合地图

1.3 图表特点

适合展示多组数据在地理空间的分布状况。

2.示例

2.1 新建看板

在星河可视化共创分析平台的工作中新建一个大屏看板。

2.2 上传数据

把已经准备好的数据上传到星河可视化共创分析平台中。

在共创团队/个人空间→数据管理→数据文件中点击【添加】

把数据上传完后，我们就可以在工作面板中绘制我们的聚合地图了。

2.3 新建聚合地图

在设计栏中找到聚合地图，并拖入到设计看板中。

2.4 配置相关字段

把相关字段拖入字段设置中，并配置相关显示属性配置。

3. 美化图表

3.1 配置底图

打开显示设置中的【底图】，为地图配上底图，并调整底图颜色。

3.2 地图配色

打开显示设置中的【配色】，选择适合业务含义的配色。

这样，聚合地图就配置完成了。

4. heatmap地图与基础矢量点状地图的区别

heatmap地图与基础矢量点状地图都适合点描法地图，在点描法地图中又分为两种类型：

一是一对一，即一个点只代表一个数据或者对象，因为点的位置对应只有一个数据，因此必须保证点位于正确的空间地理位置。在 星河可视化共创分析平台平台上，基础矢量点状地图中的点是一对一。

二是一对多，即一个点代表的是一个特殊的单元，这个时候需要注意不能将点理解为实际的位置，这里的点代表聚合数据，往往是任意放置在地图上的。在星河可视化共创分析平台平台上，heatmap地图中的点是一对多。

点描法地图是观察对象在地理空间上分布情况的理想方法，记住在地图上的形成的点集群可以显示一些数据模式。借助点描法地图，可以很方便得掌握数据的总体分布情况，但是当需要观察单个具体的数据的时候，它是不太适合的。