使用snakemake checkpoint + aggregate从互联网获取未知数量的ID - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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MongoDB高级操作（管道聚合）

其中，_id表示分组的依据，使用某个字段的1格式为”$字段”。...$group注意点： 1、分组需要放在“_id”后面 2、对应的字典中有几个键，结果就有几个键 3、取不同字段的值需要使用”$age”,”$gender’ 4、取字典嵌套的字典中的值时，$_id.country...的数量（同一个userid只能统计一次） db.stu.aggregate( { $group:{ _id:{ country:”$country”,province:”$province”,userid...作用：限制聚合管道返回的文档数例1：查询2条学生信息 db.stu.aggregate([{ $limit:2}]) $skip 作用：跳过指定数量的文档，并返回余下的文档例2：查询从第三条开始的学生信息...答：使用语法2查询 db.t3.aggregate([{ $unwind:{ path:'$sizes',preserveNullAndEmptyArrays:true}}]) 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献

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全网最详细4W字Flink入门笔记（中）

(600)最大并行执行的Checkpoint数量在默认情况下只有一个检查点可以运行，根据用户指定的数量可以同时触发多个Checkpoint，进而提升Checkpoint整体的效率 env.getCheckpointConfig.setMaxConcurrentCheckpoints...同时如果机器出现问题，整个主机内存中的状态数据都会丢失，进而无法恢复任务中的状态数据。因此从数据安全的角度建议用户尽可能地避免在生产环境中使用MemoryStateBackend。...当窗口中的元素数量达到3时，窗口就会触发计算。在这个例子中，我们使用了reduce函数来对窗口中的元素进行求和。...然后，它定义了一个5秒的翻滚事件时间窗口，并使用aggregate方法对每个窗口内的数据进行聚合操作。在这个例子中，聚合操作是计算具有相同key（即f0相同）的元素的第二个元素（f1）的平均值。...在这个例子中，我们使用了状态来存储每个窗口中访问过网站的用户ID，以便在窗口结束时计算UV。此外，我们还使用了定时器，在窗口结束时触发计算UV的操作。

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HDFS架构深入浅出

当读取文件时, HDFS client先从Name Node获取文件数据块的Data Node, 然后直接从最近的Data Node获取数据....事实上, heartbeat信号还包含了一些额外的信息, 包括中存储容量, 已使用存储的百分比, 正在处理的数据数量. 这些统计信息被Name Node用来平衡负载和安排空间....在startup阶段, Name Node从checkpoint中读取image, 并对其执行journal的操作, 以恢复上次的image....它会从Name Node下载最新的checkpoint和journal, 合并, 然后回写. 这种方式减少了startup阶段的耗时, 因为减少了journal文件的大小....若出错, client会通知Name Node数据算坏, 然后从另一个Data Node获取该block.

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Spark Core 学习笔记

实际上不会将内存全部占用，要给程序运行留下足够的内存注意： cache可以提高程序运行速度，但是如果使用一次就没必要cache，常用于反复的使用 ...4）checkpoint的产生就是为了相对而言更加可靠的持久化数据，在checkpoint可以指定数据存放到本地（HDFS）并且多个副本，这就天然的借助HDFS高可靠的特征 5...）checkpoint是针对整个RDD计算链条中特别需要数据持久化的环节（后面反复使用的RDD）（*）缺点：通过检查点checkpoint来实现，缺点：产生...（*）HDFS的目录（生产环境）注意：这种模式，需要将spark-shell运行在集群上（*）使用checkpoint ... checkpoint的时候就会从刚cache到内存中取数据写入到hdfs中其中作者也说明了，在checkpoint的时候强烈建议先进行

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Apache Doris 入门 10 问

} 为当前 RowSet 的 segment_id，从 0 开始递增。...Delete：1）如果是使用聚合类的表模型（AGGREGATE、UNIQUE），Delete 操作只能指定 Key 列上的条件；2）该操作会同时删除和此 Base Index 相关的 Rollup Index...另一方面，Compaction 流程大大减少 RowSet 文件数量，提升查询效率。...在写入过程中，FE 会判断每一个 Tablet 成功写入数据的副本数量是否超过了 Tablet 副本总数的一半，如果每一个 Tablet 成功写入数据的副本数量都超过 Tablet 副本总数的一半（多数成功...解释：元数据的每次更新，都首先写入到磁盘的日志文件中，然后再写到内存中，最后定期 Checkpoint 到本地磁盘上。

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沉浸式体验WGBS(上游)

Infinium 450K探针交叉反应和模糊比对到人类基因组中的多个位置影响了485,000个探测器中的约140,000个探针（29％），将可用探针的数量减少到约345,000个。...分析步骤质控，过滤：参考转录组的步骤从比对开始就是WGBS上游分析重点：Bismark软件下面是针对不同甲基化技术，Bismark步骤的变化例如，在去重复这一步WGBS需要做，RRBS一定不要.../miniconda3/envs/snakemake/etc/asperaweb_id_dsa.openssh ....对SAM文件使用Unix“cat”，对BAM文件使用“samtools cat”。所有输入文件的格式必须相同。默认情况下，标头取自要连接的第一个文件。...bedGraph 计数输出可用于生成全基因组胞嘧啶报告，该报告显示基因组中每个 CpG（可选每个胞嘧啶）的数量，报告对两条链上的胞嘧啶提供了丰富的信息，因此输出会相当大（约 4600 万个 CpG 位置或

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Spark 行动算子源码分析

执行完成后在调用checkpoint(), 它会根据依赖依次执行每一个RDD的checkpoint, 只有定义了checkpointData，才会真正执行。...reduce 算子使用关联和合并的方式减少RDD中的元素。...，获取分区上的最小num个元素。...id, 调用runJob获取对应分区并和key相同的元素的value....否则就通过filter和map，进行collect获取对应的值。 aggregate 算子聚合分区内的元素，回收分区聚合结果，并将其应用于合并函数。

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Snakemake+RMarkdown定制你的分析流程和报告

还得考虑如何进行参数传递断点运行，要是程序中断，得考虑从程序从哪里中断的，然后从哪里重新开始运行 .........这里使用snakemake 来实现一个ATAC-Seq的分析流程，同时采用Rmarkdown 来生成一个简单的分析报告。...对于简单的日常任务是shell要方便许多。但是对于一个稍显复杂分析流程而言，使用snakemake 会更合适。...，没法直接推导出input 文件，所以这里借用一个函数，来获取匹配到的{sample}和{end}，通过{sample}和{end}实际值，来获取config.yaml 中定义的样本文件。...snakemake 是基于Python扩展的，Python原来的语法照样可以在snakmake里使用。

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【Spark】Spark Core Day04

，必须要掌握 - RDD 持久化函数可以将RDD分布式集合数据进行缓存，比如缓存到Executor内存中，再次处理数据时，直接从内存读取 - RDD Checkpoint 将RDD数据保存到可靠文件系统中...，如果这些RDD后续还会频繁的被使用到，那么可以将这些RDD进行持久化/缓存，这样下次再使用到的时候就不用再重新计算了，提高了程序运行的效率。...Checkpoint的产生就是为了更加可靠的数据持久化，在Checkpoint的时候一般把数据放在在HDFS上，这就天然的借助了HDFS天生的高容错、高可靠来实现数据最大程度上的安全，实现了RDD的容错和高可用...此时从checkpoint读取数据 println(datasRDD.count()) // 应用程序运行结束，关闭资源 Thread.sleep(1000000000)...sc.stop() } } 面试题：持久化和Checkpoint的区别：

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一步一步用Snakemake搭建gatk4生成正常样本的germline突变数据库的流程

Snakemake展现gatk4生成正常样本的germline突变数据库流程图这是使用gatk4生成正常样本的germline突变数据库的流程图，整个流程是用Snakemake写的，这个图片也是Snakemake...好了，言归正传，本文主题为使用Snakemake搭建生信分析流程，下面开始我（熊猫）的表演！...Snakemake的使用 Snakemake是基于Python写的流程管理软件，我理解为一个框架。Snakemake的基本组成单位是rule，表示定义了一条规则。...获取样本列表的方式为：sample=config["samples"]。...在这里定义了参数sample，Snakemake从rule all回溯到这里的时候就知道了sample代表的具体样本名。

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全网最详细4W字Flink入门笔记（下）

(600) 最大并行执行的Checkpoint数量在默认情况下只有一个检查点可以运行，根据用户指定的数量可以同时触发多个Checkpoint，进而提升Checkpoint整体的效率 env.getCheckpointConfig.setMaxConcurrentCheckpoints...当窗口中的元素数量达到3时，窗口就会触发计算。在这个例子中，我们使用了reduce函数来对窗口中的元素进行求和。...在这个例子中，我们使用了状态来存储每个窗口中访问过网站的用户ID，以便在窗口结束时计算UV。此外，我们还使用了定时器，在窗口结束时触发计算UV的操作。...Flink关联维表实战在Flink实际开发过程中，可能会遇到source 进来的数据，需要连接数据库里面的字段，再做后面的处理，比如，想要通过id获取对应的地区名字，这时候需要通过id查询地区维度表，...3.查询和过滤在Table对象上使用select操作符查询需要获取的指定字段，也可以使用filter或where方法过滤字段和检索条件，将需要的数据检索出来。

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spark RDD 结构最详解

partiton id的List集合，即上图中的parents。...迭代方式分为checkpoint迭代和RDD迭代，如果StorageLevel为NONE则执行computeOrReadCheckpoint计算并获取数据，此方法也是一个迭代器，迭代checkpoint...HDFS，job可以从checkpoint点继续计算。...9.storageLevel 一个枚举类型，用来记录RDD的存储级别。存储介质主要包括内存、磁盘和堆外内存，另外还包含是否序列化操作以及副本数量。...，lookup，count，top，reduce，fold，aggregate

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Oracle 12c系列(四)｜资源隔离之IO、内存、CPU

丨管理PDB的PGA 在PDB级别上设置PGA_AGGREGATE_TARGET和PGA_AGGREGATE_LIMIT可以控制某个PDB的PGA使用情况。...如果PGA使用量达到PGA_AGGREGATE_LIMIT这个限制值，会话就会报错： altersession set container=PDB1; ALTERSYSTEM SET PGA_AGGREGATE_LIMIT...= 500M SCOPE = BOTH; ALTERSYSTEM SET PGA_AGGREGATE_TARGET = 300M SCOPE = BOTH; 丨监控PDB的内存使用以下两个视图用于监控...丨CDB Resource Plans PDB数量很多的情况下，使用这种CDB级别的资源计划对每个PDB进行资源限制会很麻烦。...LOCKDOWN PROFILE可以限制到非常细粒度的权限，比如以下限制仅仅限制用户执行ARCHIVE LOG和CHECKPOINT操作。

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实战 | 基于YOLOv9+SAM实现动态目标检测和分割（步骤 + 代码）

这种集成不仅提高了在不同图像中检测和分割对象的准确性和粒度，而且还扩大了应用范围——从增强自动驾驶系统到改进医学成像中的诊断过程。...RF100 构建数据集与 Roboflow 中的其他项目一样，是开源的，可以免费使用。...实现步骤实现步骤如下：环境设置下载 YOLOv9 和 SAM 的预训练模型权重图像推理可视化和分析获取检测结果使用 SAM 进行分割环境设置需要有 Google 帐户才能访问...:.2f}, BBox coordinates: {bbox}') 初始化 SAM 以进行图像分割使用指定的预训练权重初始化 SAM 后，我们继续从 SAM 模型注册表中选择模型类型以生成分段掩码...=sam_checkpoint) predictor = SamPredictor(sam) 加载图像进行分割通过 OpenCV 库，我们加载图像以使用 SAM 进行处理，为分割做好准备。

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Python爬虫之mongodb的聚合操作

_id:null, name:{push:" 3.4 动手对于如下数据，需要统计出每个country/province下的userid的数量（同一个userid只统计一次） {...:'$_id.country',province:'$_id.province'},count:{$sum:1}}} 4 管道命令之$match match用于进行数据的过滤，是在能够在聚合操作中使用的命令...$project用于修改文档的输入输出结构，例如重命名，增加，删除字段使用示例如下：查询学生的年龄、姓名，仅输出年龄姓名 db.stu.aggregate( {$project:{_id...和 $limit $limit限制返回数据的条数 $skip 跳过指定的文档数，并返回剩下的文档数同时使用时先使用skip在使用limit 使用示例如下：查询2条学生信息 db.stu.aggregate...( {$limit:2} ) 查询从第三条开始的学生信息 db.stu.aggregate( {$skip:3} ) 统计男女生人数，按照人数升序，返回第二条数据 db.stu.aggregate

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大数据技术栈之-实时数仓构建

，实时的则进入flink做流式计算后再根据需求建模，然后写入到对应的数据库中提供使用，今天我们来说一下实时这条线路。...flink流式计算，我们首先要获取StreamExecutionEnvironment，并按需进行配置，如下配置了checkpoint保存点的时间间隔，设置了并发度等，还有许多配置项，我们可以按需配置。...kafka数据源通过kafka connector获取kafka数据源，从kafka的dorisUser主题获取数据，消费者组为userInfo，读取数据偏移量的策略是earliest，表示从最新的偏移量位置获取数据...AGGREGATE模型，Doris有Aggregate，Unique，Duplicate三种数据模型，根据需求选择合适自己业务的模型。...，主要就是获取数据源，然后进行计算，最后写入到目标库，上面flink做计算案例中只是简单的使用了FloatMap算子，做了一个字符替换，flink提供了丰富的算子供我们使用，可以根据实际需求进行选择。

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互联网游荡杂志（第16期）-75万个转录组数据重分析项目数据库

这里记录一段时间我在互联网上看到的有意思的内容与信息，防止它们在我的脑袋里走丢了。灵感来自于阮一峰的网络日志：科技爱好者周刊[1]。...亦或对这样的网络杂志提供建议。因为内容比较多的缘故，建议你通过使用sourcegraph[5] 搜索杂志中感兴趣的内容。...文章同时强调了，结合诱导性全能干细胞、通过基因编辑技术建立的同源细胞系以及测序技术，能够从看似是“背景噪音“中提取出新的遗传和表观遗传机制。...**SpatialCPie被设计成R工作流的一部分，使用户可以高度灵活地定制和快速迭代他们的分析。...数据在多种分辨率下进行聚类--即采用不同数量的聚类或超参数设置--从而避免了为分析预先指定单一的超参数集，用户可以自由定义使用哪种聚类算法。

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Flink 对线面试官（一）：4 大主题、1w 字、15 个高频问题

为了防止 long run 的 Flink 任务挂了导致状态丢失，产生数据质量问题，Flink 提供了状态管理（Checkpoint，Savepoint）的能力把我们使用的状态给管理起来，定时的保存到远程...⭐ Rocksdb 使用磁盘存储 State，所以会涉及到访问 State 磁盘序列化、反序列化，性能会收到影响，而 Filesystem 直接访问内存，单纯从访问状态的性能来说 Filesystem...3.3.window 后面跟 aggregate 和 process 的两个窗口计算的区别是什么？...Flink 类型信息系统是通过反射获取到 Java class 的方法签名去获取类型信息的。...但是 lambda 表达式写的 FlatMap 逻辑，会导致反射方法获取类型信息时【直接获取不到】collector 的出参类型参数，所以才会报错。

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全网最详细4W字Flink全面解析与实践(下)

在 flatMap 方法中，我们从 ValueState 中获取当前计数，增加输入元素的值，然后更新 ValueState，并发出带有当前总数的元组。...().setMinPauseBetweenCheckpoints(600) CheckPoint 最大并行执行数量在默认情况下只有一个检查点可以运行，根据用户指定的数量可以同时触发多个CheckPoint...接着，它用一个富映射函数（RichMapFunction）将每个整数ID映射到城市名。这个映射是从在"/root/id2city"路径下注册的缓存文件中读取的。...，然后与从socket中获取的数据处理。...id, name, age, status FROM T; Table API实战 1.创建Table Table API中已经提供了TableSource从外部系统获取数据，例如常见的数据库、文件系统和

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workflow04-用snakemake处理复杂命名

接下来，可以使用文件中的sample 列作为文件通配使用的名称。可是，该如何操作呢？...可是我们该如何将其整合进pipeline 的规则当中呢？ snakemake 实际上会使用wildcards对象，也就是通配符，我们符号中设置的通配符内容都会以该对象的属性传入命令行段落。...对象获取属性，并通过metadata 文件获得对应的列信息。...这种做法有两点好处：当输入或输出文件较多时，通过命名，我们可以将它们进行分类；便于使用unpack() 函数，这个函数允许我们设计用于命名规则的函数； 4-使用字典和变量传递上面的步骤提示我们，snakemake...也是可以从input 中读取变量的。

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