时空数据是同时具有时间和空间维度的数据，现实世界中的数据超过80%与地理位置有关。时空大数据包括时间、空间、专题属性三维信息，具有多源、海量、更新快速的综合特点。时空大数据是大数据的重要组成部分，随着移动互联网、物联网的普及，越来越多的空间数据具有时间特性。此外，在国土测绘、自然资源、灾害应急等诸多方面广泛应用的无人机、高精度遥感卫星海量空间数据，迫切面临大数据量的分析计算和数据可视化的问题，这些都是现阶段面临的时空大数据应用挑战。
采用云计算、分布式存储、分布式计算、流计算、容器化和云原生GIS等技术，深度融合大数据和GIS技术，建立一套集时空大数据存储、处理、分析、计算和可视化的达梦时空大数据平台，提供海量时空大数据的存储、管理、计算、服务和可视化等能力，为地质环境管理、灾害应急、气象预警、地灾隐患识别等行业应用提供一站式时空大数据平台支撑。
达梦时空大数据平台以NoSQL数据库和分布式文件存储系统为基础，支持空间大数据的分布式存储，提供海量空间数据和非结构化数据的分布式存储服务能力；基于Yarn的Hadoop集群资源管理系统以及基于新一代分布式Spark计算框架，实现时空大数据的分布式存储和计算；基于Kubernetes（K8S）和微服务的云原生GIS技术，实现对计算资源和存储资源的弹性伸缩管理；基于WebGIS技术和无插件三维技术，实现二三维一体化的时空大数据可视化展示。
采用云计算、分布式存储、分布式计算、容器云和云原生等技术，深度融合大数据和GIS能力，实现影像数据、三维倾斜摄影模型等数据质量检查、处理、入库、分布式存储、分布式计算、数据管理、数据服务化和数据可视化展现等全流程功能。依托达梦启云云开放平台，为海量时空数据的分布式存储、计算、服务能力提供便捷的弹性管理。通过时空大数据平台为时空数据的统一整合、共享和服务提供弹性化支撑。
