5.2 分布式空间数据库技术内容提纲5.2.1 分布式空间数据库概述5.2.2 分布式空间数据库的特点内容提纲5.2.1 分布式空间数据库概述5.2.2 分布式空间数据库的特点5.2.1 分布式数据库概述分布式空间数据库( Distributed Spatial Database, DSDB) 是使用计算机网络把面向物理上分散，而管理和控制又需要不同程度集中的空间数据库连接起来，共同组成一个统一的数据库的空间数据库系统。也可以简单地把分布式空间数据库看成是空间数据库和计算机网络的总和。但它绝对不是两者的简单结合，而是把物理上分散的空间数据库组织成为一个逻辑上单一的空间数据库系统，同时，又保持了单个物理空间数据库的自治性。5.2.1 分布式数据库概述分布式数据库(DDB)是数据库技术与计算机网络技术的统一。数据库技术是一种抽象的集中数据管理方法。它通过集中实现数据共享，通过抽象实现数据的独立性，给用户提供一个总的、聚合的、唯一的数据集合及其统一的管理方法。 内容提纲5.2.1 分布式空间数据库概述5.2.2 分布式空间数据库的特点5.2.1 分布式数据库的特点04010203高效率高可用

dlsa分布式最小二乘近似 使用Apache Spark实施 介绍 在这项工作中，我们开发了一种分布式最小二乘近似（DLSA）方法，该方法能够解决分布式系统上的大量回归问题（例如，线性回归，逻辑回归和Cox模型）。 通过使用局部二次形式逼近局部目标函数，我们可以通过对局部估计量进行加权平均来获得组合估计量。 在统计上证明了所得的估计器与全局估计器一样有效。 而且，它只需要一轮通信。 我们使用自适应套索方法进一步基于DLSA估计进行收缩估计。 通过在主节点上使用LARS算法，可以轻松获得该解决方案。 从理论上讲，通过使用新设计的分布式贝叶斯信息准则（DBIC），得出的估计量具有oracle属性，并且选择一致。 广泛的数值研究和航空公司数据集进一步说明了有限的样本性能和计算效率。 整个方法已在的Spark系统中实现。 R软件包dlsa提供了上可用的概念演示。 系统要求 Spark >= 2

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