Pipeline Distribuído para Análise Espacial em Larga Escala: Avaliação da Regra 3 do Índice 3-30-300 em Fortaleza com Apache Spark e Sedona - Silva, Lucas L.; Gonzalez, Marta C.; Babadopulos, Lucas F. A.; Soares, Jorge B.; Furtado, Lara S. (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2025: Anais do XL Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados, 2025)
A aplicação de operações espaciais em grandes conjuntos de dados enfrenta limitações nas ferramentas tradicionais de geoprocessamento e em bibliotecas como Geopandas. Este trabalho apresenta um pipeline distribuído baseado em Apache Spark e Sedona para analisar dados geolocalizados de edificações e arborização, em Fortaleza, CE, identificando residências com visibilidade mínima de 3 árvores em 30 metros. O processamento em batches, a indexação espacial e a persistência estruturada permitiram superar gargalos do Python. Apresenta-se uma documentação detalhada de código modular que permite rastrear scripts e replicá-los em outras cidades para efetuar operações geométricas e espaciais em larga escala.