GeoToolsSpatialRDDProvider（GeoMesaSpark）非常低效

GeoToolsSpatialRDDProvider是一个空间RDD数据提供者，通过GeoMesa Spark将空间数据存储在分布式环境中。但是，GeoToolsSpatialRDDProvider在解析大型GDELT数据时可能出现性能问题，尤其是在大型集群上。

为了提高性能，可以考虑以下解决方案:

1. 使用分区和并行处理：将数据分成多个小的RDD分区，并在每个分区上并行处理操作，从而加快处理速度。可以使用Spark的repartition()方法将数据分区。
2. 控制查询范围：通过在查询时指定过滤条件，控制查询范围，从而减少处理时间。
3. 使用空间索引：为数据创建空间索引，在查询时使用索引快速检索数据。

示例代码：

// 将数据分为4个分区，并使用空间索引
val rdd = GeoMesaSpark.apply(sc, params)
  .rdd
  .repartition(4)
  .filter("dtg BETWEEN '20180101000000' and '20180102000000'")
  .where("bbox(geom, -180, -90, 180, 90) and dtg during 2018-01-01T00:00:00.000Z/2018-01-02T00:00:00.000Z")
  .asInstanceOf[RDD[SimpleFeature]]
val schema = rdd.first().getType
val ds = DataStoreFinder.getDataStore(params)
val indexSchema = new SpatialIndexSchema(schema.getGeometryDescriptor().getLocalName, SpatioTemporalIndex)
val featureEncoder = SimpleFeatureEncoder(sft.getType, sft)
ds.createSchema(indexSchema)
val indexRDD = rdd.mapPartitions { partition =>
  val idb = ds.manager.indices(sft).head
  val indexer = new GeoMesaFeatureIndex(idb, featureEncoder)
  indexer.init()
  partition.grouped(1000).flatMap(indexer.index)
}
indexRDD.count()

此代码示例将数据重新分为4个分区，并使用空间索引来加速查询。