宣告 adsb.exposed - 基于 ClickHouse 的 ADS-B 航班数据交互式可视化和分析

news2024/11/8 2:59:09

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本文字数：10340；估计阅读时间：26 分钟

审校：庄晓东（魏庄）

本文在公众号【ClickHouseInc】首发

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Meetup活动

ClickHouse 上海首届 Meetup 讲师招募中，欢迎讲师在文末扫码报名！

       

也许你已经听说过 Flight Radar，这个实时航班跟踪地图，跟踪飞机在天空中飞行非常有趣，但在这篇博客文章中，我们将向你介绍更酷炫的东西！！

ADS-B（自动相关监视广播）是一种用于广播各种航班数据的无线电协议。我们的联合创始人兼首席技术官 Alexey Milovidov 基于这些数据打造了一个交互式可视化和分析工具。他在这个过程中创造了一种全新的艺术形式！

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曼哈顿上空的直升机

这个网站聚合并可视化了大量的航空交通数据。这些数据存储在 ClickHouse 数据库中，并可以实时查询。你可以使用自定义的 SQL 查询调整可视化效果，并从 50 亿条记录中钻取到单个数据记录。结果是一些非常壮观的图像！

虽然这篇博客文章主要关注演示是如何构建的，但你也可以直接跳到结尾查看一些惊人的视觉效果。

或者，访问 https://adsb.exposed，找到你所在城市的可视化效果，并在社交媒体上分享！我们将为最佳图像赠送一个 ClickHouse T 恤，并将在我们下次的社区通话中于 4 月 30 日公布获胜者。

这个演示的完整源代码可以在这里找到【https://github.com/ClickHouse/adsb.exposed?tab=readme-ov-file】。

如何获取 ADS-B 数据？

ADS-B 数据是由安装在飞机上的“应答机”发送的。这种协议没有加密，对于数据的收集、使用和重新分发没有任何限制。大多数民航飞机都会发送这些数据，而在某些国家，甚至滑翔机、无人机和机场地面车辆也会如此。但对于军用飞机和私人轻型飞机，是否发送这些数据就不确定了。

你可以通过自己的无线电接收器（比如 SDR）在空中收集这些数据，不过你的接收器只能在一定范围内接收到数据。此外，也有一些平台可以用来分享和交换这些数据。一些平台邀请用户共享数据，但对于商业使用则可能受限。虽然飞机发送的数据基本上属于公共领域，但公司可以从这些数据中制作和许可衍生作品。

我们使用了两个数据来源：ADSB.lol（提供完整的历史数据，每天 3000 到 5000 万条记录，自 2023 年以来根据开放数据库许可证提供）和 ADSB-Exchange（仅提供每个月第一天的数据样本，每天约 12 亿条记录，覆盖范围更广）。

另一个有前景的数据来源是 airplanes.live，该作者提供了用于非商业用途的历史和实时数据。这个平台的覆盖范围和数据质量都很好，我们计划在接下来的几天内将其纳入使用。

实现细节

该网站采用单个 HTML 页面实现，没有使用 JavaScript 框架，并且源代码未经过压缩，因此易于阅读。

地图渲染

我们使用 Leaflet 库来在两个图层中显示地图。背景图层使用 OpenStreetMap 的瓦片创建了典型的地理地图。而主要图层则将可视化效果叠加在背景地图上。

为了实现可视化效果，我们使用了 GridLayer 和自定义回调函数 createTile，该函数会在需要时动态生成 Canvas 元素：


L.GridLayer.ClickHouse = L.GridLayer.extend({
  createTile: function(coords, done) {
      let tile = L.DomUtil.create('canvas', 'leaflet-tile');
      tile.width = 1024;
      tile.height = 1024;
      render(this.options.table, this.options.priority, coords, tile).then(err => done(err, tile));
      return tile;
  }
});

const layer_options = {
  tileSize: 1024,
  minZoom: 2,
  maxZoom: 19,
  minNativeZoom: 2,
  maxNativeZoom: 16,
  attribution: '(c) Alexey Milovidov, ClickHouse, Inc. (data: adsb.lol, adsbexchange.com)'
};

 为了减少对数据库的请求次数，每个瓦片都具有 1024x1024 的高分辨率。渲染函数使用 JavaScript 的 fetch 函数通过 ClickHouse 的 HTTP API 发送请求：


const query_id = `${uuid}-${query_sequence_num}-${table}-${coords.z - 2}-${coords.x}-${coords.y}`;
const hosts = getHosts(key);
const url = host => `${host}/?user=website&default_format=RowBinary` +
  `&query_id=${query_id}&replace_running_query=1` +
  `&param_table=${table}&param_sampling=${[0, 100, 10, 1][priority]}` +
  `&param_z=${coords.z - 2}&param_x=${coords.x}&param_y=${coords.y}`;

progress_update_period = 1;
const response = await Promise.race(hosts.map(host => fetch(url(host), { method: 'POST', body: sql })));

​​​​​​​用户可以使用页面上的表单即时编辑 SQL 查询，以调整可视化效果。这个带参数的查询接受瓦片坐标 (x, y) 和缩放级别作为参数。

查询返回图像的每个像素的 RGBA 值，采用 RowBinary 格式（1024x1024 像素，1048576 行，每行 4 字节，每个瓦片总共 4 MiB）。只要浏览器支持，查询的 HTTP 响应会采用 ZSTD 压缩。有趣的是，ZSTD 压缩在原始像素位图上的效果比 PNG 更好！（尽管这并不奇怪）

尽管图像数据通常会被多次压缩，但仍然需要在网络上传输数百兆字节，这就是为什么在网络连接较差时，服务可能会感觉很慢的原因。


let ctx = tile.getContext('2d');
let image = ctx.createImageData(1024, 1024, {colorSpace: 'display-p3'});
let arr = new Uint8ClampedArray(buf);

for (let i = 0; i < 1024 * 1024 * 4; ++i) { image.data[i] = arr[i]; }

ctx.putImageData(image, 0, 0, 0, 0, 1024, 1024);

​​​​​​​ 在支持的浏览器中，使用“Display P3”色彩空间可拥有更广的色域。我们使用三个不同级别的详细表：planes_mercator 包含 100% 的数据，planes_mercator_sample10 包含 10%，而 planes_mercator_sample100 包含 1%。加载开始时采用 1% 的样本，以便在渲染整个世界时能够立即响应。加载完第一层级的详细数据后，它继续加载下一个 10% 的层级，然后再加载 100% 的数据。这样做能够产生渐进加载的良好效果。

图像数据还会在客户端使用一个简单的 JavaScript 对象进行缓存：


if (!cached_tiles[key]) cached_tiles[key] = [];
/// If there is a higer-detail tile, skip rendering of this level of detal.
if (cached_tiles[key][priority + 1]) return;
buf = cached_tiles[key][priority];

​​​​​​​ 但唯一的不足是，经过一段时间浏览后，页面会消耗过多的内存 - 这是未来版本需要解决的问题。

数据库和查询

按照 ClickHouse 的标准来说，这个数据库相对较小。截至 2024 年 3 月 29 日，planes_mercator 表中有 444.7 亿行数据，并且持续不断地更新。它占用了 1.6 TB 的磁盘空间。

表结构如下（您可以在 setup.sql 源文件中查看）：


CREATE TABLE planes_mercator
(
    `mercator_x` UInt32 MATERIALIZED 4294967295 * ((lon + 180) / 360),
    `mercator_y` UInt32 MATERIALIZED 4294967295 * ((1 / 2) - ((log(tan(((lat + 90) / 360) * pi())) / 2) / pi())),
    `time` DateTime64(3),
    `date` Date,
    `icao` String,
    `r` String,
    `t` LowCardinality(String),
    `dbFlags` Int32,
    `noRegData` Bool,
    `ownOp` LowCardinality(String),
    `year` UInt16,
    `desc` LowCardinality(String),
    `lat` Float64,
    `lon` Float64,
    `altitude` Int32,
    `ground_speed` Float32,
    `track_degrees` Float32,
    `flags` UInt32,
    `vertical_rate` Int32,
    `aircraft_alert` Int64,
    `aircraft_alt_geom` Int64,
    `aircraft_gva` Int64,
    `aircraft_nac_p` Int64,
    `aircraft_nac_v` Int64,
    `aircraft_nic` Int64,
    `aircraft_nic_baro` Int64,
    `aircraft_rc` Int64,
    `aircraft_sda` Int64,
    `aircraft_sil` Int64,
    `aircraft_sil_type` LowCardinality(String),
    `aircraft_spi` Int64,
    `aircraft_track` Float64,
    `aircraft_type` LowCardinality(String),
    `aircraft_version` Int64,
    `aircraft_category` Enum8('A0', 'A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5', 'A6', 'A7', 'B0', 'B1', 'B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B7', 'C0', 'C1', 'C2', 'C3', 'C4', 'C5', 'C6', 'C7', 'D0', 'D1', 'D2', 'D3', 'D4', 'D5', 'D6', 'D7', ''),
    `aircraft_emergency` Enum8('', 'none', 'general', 'downed', 'lifeguard', 'minfuel', 'nordo', 'unlawful', 'reserved'),
    `aircraft_flight` LowCardinality(String),
    `aircraft_squawk` String,
    `aircraft_baro_rate` Int64,
    `aircraft_nav_altitude_fms` Int64,
    `aircraft_nav_altitude_mcp` Int64,
    `aircraft_nav_modes` Array(Enum8('althold', 'approach', 'autopilot', 'lnav', 'tcas', 'vnav')),
    `aircraft_nav_qnh` Float64,
    `aircraft_geom_rate` Int64,
    `aircraft_ias` Int64,
    `aircraft_mach` Float64,
    `aircraft_mag_heading` Float64,
    `aircraft_oat` Int64,
    `aircraft_roll` Float64,
    `aircraft_tas` Int64,
    `aircraft_tat` Int64,
    `aircraft_true_heading` Float64,
    `aircraft_wd` Int64,
    `aircraft_ws` Int64,
    `aircraft_track_rate` Float64,
    `aircraft_nav_heading` Float64,
    `source` LowCardinality(String),
    `geometric_altitude` Int32,
    `geometric_vertical_rate` Int32,
    `indicated_airspeed` Int32,
    `roll_angle` Float32,
    INDEX idx_x mercator_x TYPE minmax GRANULARITY 1,
    INDEX idx_y mercator_y TYPE minmax GRANULARITY 1
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY (mortonEncode(mercator_x, mercator_y), time)

​​​​​​​ 此架构包含了经纬度值，通过 MATERIALIZED 列自动将它们转换为 Web-Mercator 投影的坐标。这种投影被 Leaflet 软件和互联网上的大多数地图所采用。Mercator 坐标以 UInt32 的形式存储，使得在 SQL 查询中进行瓦片坐标和缩放级别的算术操作变得更加容易。Web Mercator 使用 Morton 曲线对表坐标进行排序，并使用 minmax 索引，使得查询特定瓦片时只需读取所需的数据。

Materialized Views 用于生成不同细节级别的表：

CREATE TABLE planes_mercator_sample10 AS planes_mercator;

CREATE TABLE planes_mercator_sample100 AS planes_mercator;

CREATE MATERIALIZED VIEW view_sample10 TO planes_mercator_sample10
AS SELECT *
FROM planes_mercator
WHERE (rand() % 10) = 0;

CREATE MATERIALIZED VIEW view_sample100 TO planes_mercator_sample100
AS SELECT *
FROM planes_mercator
WHERE (rand() % 100) = 0;

​​​​​​​使用 ClickHouse Cloud

我们在 ClickHouse Cloud 的测试环境中部署了一个服务。这个测试环境主要用于测试新的 ClickHouse 版本和我们正在实现的新型基础设施。

举例来说，我们可以尝试不同类型和规模的机器，或者测试正在开发中的新功能，比如分布式缓存。

测试环境还利用了故障注入和混沌工程：我们会以一定概率中断网络连接，以确保服务正常运行。此外，我们会随机终止 clickhouse-server 和 clickhouse-keeper 上的不同机器，并随机调整服务的规模。这种做法有助于促进我们服务的开发和测试。

最后，请求也会负载均衡到备用服务。无论哪个服务返回得更快，都将被使用。这样我们就能够避免停机，同时仍然能够利用测试环境。

示例查询：波音与空客对比

考虑到这个备受关注的主题可视化：“波音与空客对比”。

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让我们来看一下这个可视化的 SQL 查询：


WITH
  bitShiftLeft(1::UInt64, {z:UInt8}) AS zoom_factor,
  bitShiftLeft(1::UInt64, 32 - {z:UInt8}) AS tile_size,

  tile_size * {x:UInt16} AS tile_x_begin,
  tile_size * ({x:UInt16} + 1) AS tile_x_end,

  tile_size * {y:UInt16} AS tile_y_begin,
  tile_size * ({y:UInt16} + 1) AS tile_y_end,

  mercator_x >= tile_x_begin AND mercator_x < tile_x_end
  AND mercator_y >= tile_y_begin AND mercator_y < tile_y_end AS in_tile,

  bitShiftRight(mercator_x - tile_x_begin, 32 - 10 - {z:UInt8}) AS x,
  bitShiftRight(mercator_y - tile_y_begin, 32 - 10 - {z:UInt8}) AS y,

  y * 1024 + x AS pos,

  count() AS total,
  sum(desc LIKE 'BOEING%') AS boeing,
  sum(desc LIKE 'AIRBUS%') AS airbus,
  sum(NOT (desc LIKE 'BOEING%' OR desc LIKE 'AIRBUS%')) AS other,

  greatest(1000000 DIV {sampling:UInt32} DIV zoom_factor, total) AS max_total,
  greatest(1000000 DIV {sampling:UInt32} DIV zoom_factor, boeing) AS max_boeing,
  greatest(1000000 DIV {sampling:UInt32} DIV zoom_factor, airbus) AS max_airbus,
  greatest(1000000 DIV {sampling:UInt32} DIV zoom_factor, other) AS max_other,

  pow(total / max_total, 1/5) AS transparency,

  255 * (1 + transparency) / 2 AS alpha,
  pow(boeing, 1/5) * 256 DIV (1 + pow(max_boeing, 1/5)) AS red,
  pow(airbus, 1/5) * 256 DIV (1 + pow(max_airbus, 1/5)) AS green,
  pow(other, 1/5) * 256 DIV (1 + pow(max_other, 1/5)) AS blue

SELECT round(red)::UInt8, round(green)::UInt8, round(blue)::UInt8, round(alpha)::UInt8
FROM {table:Identifier}
WHERE in_tile

​​​​​​​ 查询的第一部分计算了条件 in_tile，在 WHERE 部分中用于过滤所请求瓦片中的数据。然后计算颜色：alpha、red、green 和 blue。它们通过 pow 函数进行调整以获得更好的均匀性，被夹在 0 到 255 的范围内，并转换为 UInt8。采样参数用于调整，以便于低细节级别的查询返回的图像大部分具有相同的相对颜色。我们按像素坐标 pos 进行分组，并在 ORDER BY 中使用 WITH FILL 修饰符来填充像素位置中没有数据的零。结果，我们将获得一个精确大小为 1024x1024 的 RGBA 位图。

报表

如果您使用右键选择区域或使用选择工具，它将从数据库中为所选区域生成查询结果。这是十分方便的。例如，以下是关于顶级飞机类型的查询：


const sql_types = `
  WITH mercator_x >= {left:UInt32} AND mercator_x < {right:UInt32}
      AND mercator_y >= {top:UInt32} AND mercator_y < {bottom:UInt32} AS in_tile
  SELECT t, anyIf(desc, desc != '') AS desc, count() AS c
  FROM {table:Identifier}
  WHERE t != '' AND ${condition}
  GROUP BY t
  ORDER BY c DESC
  LIMIT 100`;

​​​​​​​ 报告是基于航班号、飞机类型、注册（机尾号）和所有者进行的计算。您点击任何项目后，它将为主 SQL 查询应用一个过滤器。例如，点击 A388，它将显示空客 A380-800 的可视化。此外，如果您将光标移到飞机类型上，它将自动访问维基百科 API 并尝试查找该飞机的图片。但通常在维基百科上找到的是其他内容。

已保存的查询

您可以编辑查询，然后分享链接。该查询会被转换为一个 128 位的哈希值，并保存在同一个 ClickHouse 数据库中：


async function saveQuery(text) {
  const sql = `INSERT INTO saved_queries (text) FORMAT RawBLOB`;
  const hosts = getHosts(null);
  const url = host => `${host}/?user=website_saved_queries&query=${encodeURIComponent(sql)}`;
  const response = await Promise.all(hosts.map(host => fetch(url(host), { method: 'POST', body: text })));
}

async function loadQuery(hash) {
  const sql = `SELECT text FROM saved_queries WHERE hash = unhex({hash:String}) LIMIT 1`;
  const hosts = getHosts(null);
  const url = host => `${host}/?user=website_saved_queries&default_format=JSON&param_hash=${hash}`;
  const response = await Promise.race(hosts.map(host => fetch(url(host), { method: 'POST', body: sql })));
  const data = await response.json();
  return data.data[0].text;
}

​​​​​​​ 我们使用一个名为 website_saved_queries 的不同用户，针对这些查询设置了不同的访问控制和配额。

进度条

在页面上显示一个进度条，展示已处理数据的行数和字节数，这样更直观。


const sql = `SELECT
          sum(read_rows) AS r,
          sum(total_rows_approx) AS t,
          sum(read_bytes) AS b,
          r / max(elapsed) AS rps,
          b / max(elapsed) AS bps,
          formatReadableQuantity(r) AS formatted_rows,
          formatReadableSize(b) AS formatted_bytes,
          formatReadableQuantity(rps) AS formatted_rps,
          formatReadableSize(bps) AS formatted_bps
      FROM clusterAllReplicas(default, system.processes)
      WHERE user = 'website' AND startsWith(query_id, {uuid:String})`;

  const hosts = getHosts(uuid);
  const url = host => `${host}/?user=website_progress&default_format=JSON&param_uuid=${uuid}`;

  let responses = await Promise.all(hosts.map(host => fetch(url(host), { method: 'POST', body: sql })));
  let datas = await Promise.all(responses.map(response => response.json()));

​​​​​​​ 我们从集群中所有服务器的 system.processes 表中进行选择。由于存在许多并行请求的瓦片和查询，其中一些已经完成，一些仍在进行中，因此它不会显示精确的进度。查询只会看到正在进行中的查询，因此总处理记录数会低于实际值。此外，当我们加载第一级别的细节、第二级别的细节等时，进度条的颜色也会有所不同。

缓存局部性

ClickHouse Cloud 中的服务可以使用多个副本，默认情况下，请求会路由到任意健康的副本。处理大量数据的查询将在许多副本上并行执行，而较简单的查询将仅使用单个副本。数据存储在 AWS S3 中，每个副本 pod 还附加了一个本地 SSD，用于缓存，因此内存中的页面缓存也会影响最终查询时间。

精彩的可视化

以下是 Alexey 选取的一些初始图像。这只是一个开始，该网站提供了大量免费的艺术品！

丹佛机场

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当我们放大到机场时，我们可以看到飞机停放的位置，甚至可以按制造商或航空公司对它们进行着色：

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在德克萨斯州进行的军事训练

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在伦敦，直升机在河流上空飞行

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在拉斯维加斯没有河流

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湾区的小型机场

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美国的 F-16 空军基地

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墨西哥城附近的一个奇怪的洞

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一个火山

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51 区

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阿联酋航空工程

在迪拜机场，绿色的毛球是阿联酋航空工程的一个飞机库，用于维修空中客车。

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欧洲各地的航空公司

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达拉斯的小型机场

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Meetup 活动讲师招募

我们正为上海活动招募讲师，如果你有独特的技术见解、实践经验或 ClickHouse 使用故事，非常欢迎你加入我们，成为这次活动的讲师，与大家分享你的经验。

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征稿启示

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国际化i18n方案 1. 什么是i18n2. i18n安装、配置及使用2.1 安装2.2 配置2.3 挂载到实例2.4 组件中使用2.5 语言切换 1. 什么是i18n i18n 是“国际化”的简称。在资讯领域&#xff0c;国际化(i18n)指让产品&#xff08;出版物&#xff0c;软件&#xff0c;硬件等&#xff09;无…
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udp Socket组播 服务器

udp Socket组播 服务器

什么是组播 组播也可以称之为多播这也是 UDP 的特性之一。组播是主机间一对多的通讯模式&#xff0c;是一种允许一个或多个组播源发送同一报文到多个接收者的技术。组播源将一份报文发送到特定的组播地址&#xff0c;组播地址不同于单播地址&#xff0c;它并不属于特定某个主机…
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美业门店收银系统Java源码分享私、美业系统中哪种状态订单可以操作退款？

美业门店收银系统Java源码分享私、美业系统中哪种状态订单可以操作退款？

美业门店收银系统是一种专为美容美发、美甲、SPA等美业门店设计的全面性结账解决方案&#xff0c;美业门店收银系统的重要性在于它为门店提供了全面的业务管理解决方案。 美业收银管理系统可以处理销售、预约管理、库存追踪和员工绩效等多项任务&#xff0c;不仅能够简化交易流…
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【linux基础awk】如何基于强大的awk打印列、计算

【linux基础awk】如何基于强大的awk打印列、计算

打印列 awk {print $1} test.txt#-F参数去指定分隔的字符 awk -F "," {print $1,$2} file 匹配打印列 awk /a/ {print $4 "\t" $3} test.txt筛选数值 仅打印那些含有多于18个字符的行。awk length($0) > 18 test.txt 统计数目 #统计行数 less num…
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2024年电商618观察：这是最好的时代 这是最坏的时代

2024年电商618观察：这是最好的时代 这是最坏的时代

内容提要 目前阶段增长势头更强劲的是中小商家&#xff0c;而星图的核心数据还是10万多个品牌。 十九世纪&#xff0c;英国最伟大的作家狄更斯在他的小说《双城记》开篇中写道&#xff1a; 这是最好的时代&#xff0c;这是最坏的时代&#xff1b; 这是智慧的年代&#xff0c;…
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