高性能的分布式空间分析
基于Spark分布式计算框架，实现了空间数据的高性能分布式分析：
1. 支持6大类32种空间大数据的分布式分析功能。
2. 支持4大类17种矢量数据的经典空间分析功能的分布式计算。
3. 支持6大类25种栅格数据的经典空间分析功能的分布式计算。
4. 支持Spark SQL，且支持自定义函数来扩展空间数据操作能力。
实时的分布式流数据处理
1. 支持接入多种传输协议、多种格式的流数据。
2. 支持多种流数据实时处理算法。
3. 支持推送处理结果到 Elasticsearch 数据库，支持更新和追加。
4. 支持使用 iServer 配置处理流程。
智能的分布式空间机器学习
1. 支持分布式空间密度聚类。
2. 支持分布式广义线性回归。
3. 支持分布式基于森林的分类与回归。
丰富的分布式数据读写
1. 支持分布式空间文件引擎DSF的读写，满足全量空间数据的高性能分布式分析。
2. 支持HBase引擎的读写，具有高效的分布式数据访问能力。
3. 支持Elasticsearch引擎的读写，实现流式数据的实时处理。
4. 支持分布式文件系统HDFS的读写，包括文本数据、矢量数据和栅格数据。
实用的命令行工具
SuperMap iObjects for Spark 产品不仅支持基于Java、Scala 和 Python等编程语言进行灵活的二次开发，还提供了命令行工具，可以方便快捷地进行大规模空间数据的多种处理任务：
1. 支持数据的分布式存储和处理。
2. 支持数据查询，包括空间查询和属性查询。
3. 支持分布式分析，包括叠加分析、密度分析、区域汇总等。