Single-Cell Analysis with Bioconductor(https://osca.bioconductor.org/), 由于前三章是序言和软件介绍等无关紧要的内容，所以我们从第四章数据基础框架开始...正 文 第四章 数据基础架构 使用Bioconductor软件包的优势之一是它们利用了通用的数据基础架构，从而使分析可以在各种软件包之间实现互操作。...此外，要使此基础架构强大且可扩展，需要付出大量工程努力。在这里，我们将详细描述 使用Bioconductor软件包的优势之一是它们利用了通用的数据基础架构，从而使分析可以在各种软件包之间实现互操作。...此外，要使此基础架构强大且可扩展，需要付出大量工程努力。...让我们附加偏移的数据，在原来的基础上+100。
他们在处理必须使用混合架构的现实时，被关于看似独立的新趋势（如数据网格和数据编织）的文献轰炸。这些趋势中的每一个都声称是其数据架构的完整模型，以解决“一次无处不在”的问题。...定义的混合数据架构 “现代数据”的想法是，那些不是在云中诞生或无法完全迁移到云的公司都是在吹捧混合架构的公司。但即使所有计算和存储资源的最终目的地是云，也将有一个不平凡的过渡期。...混合架构应允许研发团队订阅销售数据，并在源数据更改时自动复制数据。 混合架构是用于摄取、存储、处理、管理和可视化不同形式因素的数据的技术选择——在本地以及多个云中，可能会根据需要复制数据。...因此，混合架构可以被认为是跨多种形式因素的数据编织的实现。 混合架构可以允许数据生产者在数据中心的本地数据仓库中生成数据和表，并允许云中的数据消费者订阅这些表。...消费者订阅数据生产者生产的数据产品。 混合架构的不同定义是什么？ 混合数据架构有很多定义。混合有严格的定义，能够在不同位置之间自动无缝迁移数据工作负载，例如从本地部署到任何云，或从一个云到另一个云。
大数据越来越受到重视的今天，企业级数据平台搭建，也成为更加普遍的需求。而要搭建起符合自身需求以及提供稳定支持的数据平台系统，基础架构的选型是非常重要的。今天我们就来聊聊大数据基础架构选型。...3.jpg 在企业数据团队当中，数据平台基础架构选型，通常由资深的开发工程师或者架构师来完成。这就要求相关人员，结合具体场景和需求，综合考虑成本、投入等因素，选择合适的技术架构。...主流大数据基础架构： 传统数据架构 传统数据架构，在进入大数据时代之后，因为数据量、性能等问题导致系统无法正常使用，需要进行升级改造。通常采取的是保留ETL的动作，将数据经过ETL动作进入数据存储。...这类数据架构，所能满足的数据分析需求依旧以BI场景为主。 流式架构 在传统大数据架构的基础上，流式架构数据全程以流的形式处理，在数据接入端将ETL替换为数据通道。...4.jpg 关于大数据平台搭建：大数据基础架构选型，以上就是今天的分享内容了。
最近研究一些架构思想，看看李云华老师的专栏（从0开始学架构），做些笔记有些个人的思考。 一.基础架构 1.1简介 架构设计面临复杂度：高可用，可扩展，低成本，安全，规模。...数据分割：在每台机器上都只部署一部分数据。...计算高可用架构同存储高可用架构，都需要考虑故障发生时的分发，但是存储高可用架构，还需要考虑如何保证数据一致性，也就是说有状态的，所以复杂度更高。...1.3.1高可用状态决策 基础：状态决策，即系统需要能够判断当前的状态。 矛盾：通过冗余来实现的高可用系统，状态决策本质上就不可能做完全正确。...1.8架构设计三原则 合适原则，简单原则，演化原则。 合适优于先进》演化优于一步到位》简单优于复杂。 1.9设计备选方案 而恰恰需要把可能性大的变化点一一罗列出来，分维度打分，维度包括 可能性大小？
---- Hadoop架构 1.x的版本架构模型介绍 文件系统核心模块： NameNode：集群当中的主节点，管理元数据(文件的大小，文件的位置，文件的权限)，主要用于管理集群当中的各种数据...，并分配任务给从节点 TaskTracker：负责执行主节点JobTracker分配的任务 2.x的版本架构模型介绍 第一种：NameNode与ResourceManager单节点架构模型...：NameNode高可用与ResourceManager单节点架构模型 文件系统核心模块： NameNode：集群当中的主节点，主要用于管理集群当中的各种数据，其中NameNode可以有两个，形成高可用状态...：负责执行主节点ResourceManager分配的任务 第四种：NameNode与ResourceManager高可用架构模型 文件系统核心模块： NameNode：集群当中的主节点，主要用于管理集群当中的各种数据....x的基本架构和Hadoop2.x 类似，但是Hadoop3.x加入很多新特性：如支持多NameNode，同时对HDFS和MapReduce也进行了优化。
大数据概念 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，大数据是当前很热的一个词。这几年来，云计算、继而大数据，成了整个社会的热点，大数据究竟是什么东西?有哪些相关技术?...在讲什么是大数据之前，我们首先需要厘清数据的基本概念。 数据 数据是可以获取和存储的信息，直观而言，表达某种客观事实的数值是最容易被人们识别的数据(因为那是“数”)。...数据分析的前提是有数据，数据存储的目的是支撑数据分析。究竟怎么去存储庞大的数据量，是开展数据分析的企业在当下面临的一个问题。...传统的数据存储模式存储容量是有大小限制或者空间局限限制的，怎么去设计出一个可以支撑大量数据的存储方案是开展数据分析的首要前提。...这个时候就需要有新的技术去解决这些问题，这个技术就是大数据。 大数据主要解决的问题: 海量数据的存储和海量数据的计算问题
本期推文将介绍三大综合类公共数据库NCBI、EMBL和IMG。...NR其实是一个以核酸序列为基础的交叉索引，将核酸数据和蛋白数据联系起来。NR中的记录都给出了相应的氨基酸序列（通过已知或可能的读码框推断而来），对于很多序列还给出了在专门蛋白数据库中的序列号。...数据库，帮助用户管理这些测序数据，同时有助于科研界共享数据。...三大数据库的数据而成，目前包含UniProtKB（有Swiss-Prot和TrEMBL两个库）UniRef、UniParc等几个部分。...三大核酸数据库（EMBL-Bank/GenBank/DDBJ）中注释的编码序列都被自动翻译并加入该数据库中，同时收录来自PDB数据库以及Ensembl、Refeq和CCDS基因预测的序列。
redux架构基础 “如果你愿意限制做事方式的灵活度，你几乎总会发现可以做得更好。”...这个唯一Store上的状态，是一个树形的对象，每个组件往往只是用树形对象上一部分的数据，而如何设计Store上状态的结构，就是Redux应用的核心问题。...---- 让我们总结一下，假如你的页面出现一个bug，在本该展现数据a的地方component1，错误出现了数据2，你可以用这个思路来debug： ?...首先想到的当然是用props，毕竟，React组件就是用props来传递父子组件之间的数据的。不过，这种方法有一个很大的缺陷，就是从上到下，所有的组件都要帮助传递这个props。...、保持状态只读和数据改变只能通过纯函数完成的基本原则，和React的UI=render（state）思想完全契合。
基础架构 架构图 ? MySQL 架构分为两部分，server层 与 存储引擎。其中 server 包含 连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器。...存储引擎架构模式为插件式的，支持 InnoDB、MyISAM、Memory 等多个存储引擎，最常用的是 InnoDB。...Server 层各部分功能职责 连接器 建立数据库连接，验证用户名密码是否匹配。 读取用户权限信息并记录下来之后所有的权限验证都使用这个信息。（建立连接后修改了用户权限，需要重新登录才会生效。...存储引擎 提供数据访问接口。 进行数据的持久化存储。...一条查询语句是如何执行的 mysql> select * from T where ID=10； 建立连接 查询缓存 语义语法分析 语句优化 执行执行，调用存储引擎接口查询数据 返回结果
jdk（java development kit）是整个java的核心，它包含了java运行环境和一堆java相关的工具以及java基础库。...最主流的jdk为sun公司发布的jdk，除此之外，其实IBM公司也有发布JDK，CentOS上也可以用yum安装openjdk 我们已经学过了LAMP和LNMP架构；针对的开发语言是PHP；可以说PHP...四大Java EE容器(Tomcat、JBoss、Resin、Glassfish)之简单比较。 ----
Transfer）架构风格是一种世界观，把信息提升为架构中的一等公民。...Roy Fielding 的博士论文“架构风格和基于网络的软件架构设计”介绍和整理了“RESTful”系统的思想和相关术语。这是一篇学术论文，虽然使用正式语言，但是仍然易于理解并且提供了实践基础。...1.1 基础概念 REST 表示什么含义？以无状态方式传输、访问和操作文本数据。当正确部署后，REST 为互联网上不同应用程序之间提供了一致的互操作性。...是交换数据的一种协议规范，是一种轻量的、简单的、基于XML的协议。...这是基于分布式基础设施的一个重要特性。如果进行 GET 请求时被打断，由于幂等性，客户端可以再次发起请求。这点非常重要。在设计良好的基础结构中，客户端可以从任意应用程序发起请求。
，把信息提升为架构中的一等公民。...Roy Fielding 的博士论文“架构风格和基于网络的软件架构设计”介绍和整理了“RESTful”系统的思想和相关术语。这是一篇学术论文，虽然使用正式语言，但是仍然易于理解并且提供了实践基础。...1.1 基础概念 REST 表示什么含义？以无状态方式传输、访问和操作文本数据。当正确部署后，REST 为互联网上不同应用程序之间提供了一致的互操作性。...是交换数据的一种协议规范，是一种轻量的、简单的、基于XML的协议。...这是基于分布式基础设施的一个重要特性。如果进行 GET 请求时被打断，由于幂等性，客户端可以再次发起请求。这点非常重要。在设计良好的基础结构中，客户端可以从任意应用程序发起请求。
简介 1.1 基础概念 2. REST 和 SOAP 比怎么样？ 3. Richardson 成熟度模型 4....Roy Fielding 的博士论文“架构风格和基于网络的软件架构设计”介绍和整理了“RESTful”系统的思想和相关术语。这是一篇学术论文，虽然使用正式语言，但是仍然易于理解并且提供了实践基础。...1.1 基础概念 REST 表示什么含义？以无状态方式传输、访问和操作文本数据。当正确部署后，REST 为互联网上不同应用程序之间提供了一致的互操作性。...是交换数据的一种协议规范，是一种轻量的、简单的、基于XML的协议。...这是基于分布式基础设施的一个重要特性。如果进行 GET 请求时被打断，由于幂等性，客户端可以再次发起请求。这点非常重要。在设计良好的基础结构中，客户端可以从任意应用程序发起请求。
单进程结构只适合我们做开发调试，在生产环境下，为了保持 Nginx 足够健壮，以及可以利用到 CPU 的多核特性，我们用到的是多进程架构的Nginx。...多进程架构的Nginx，有一个父进程 master process，master 会有很多子进程，这些子进程分为两类，一类是worker 进程，一类是 cache 相关的进程。
问题 SQL Server数据仓库具有自己的特征和行为属性，有别去其他。从这个意义上说，数据仓库基础架构规划需要与标准SQL Server OLTP数据库系统的规划不同。...在决定数据仓库系统的基础结构时，必须评估许多参数。在这些参数中，主要参数是数据量、报告复杂性、用户、系统可用性和ETL。 数据量 正如你可能知道的，数据量是大数据的七个属性之一。...与事务系统不同，数据仓库系统倾向于存储历史数据以及具有多个域和系统的数据。这意味着数据仓库中的数据量将会很大，并且会快速增长。...负载类型 在分析数据仓库的容量之后，下一步是分析数据仓库的工作负载。数据仓库的典型工作负载是ETL、数据模型和报告。...例如，对于SQL Server SSAS多维数据集，SSAS 扁平数据集，同时对于Oracle, Hyperion数据集是可用的。在这个层中，数据将从数据仓库读取并处理到数据模型层。
我于 2015 年加入 Netflix，担任实时数据基础架构团队的创始工程师，后来领导了流处理引擎团队。我在 2010 年代初对实时数据产生了兴趣，从那时起我就相信还有很多价值有待发掘。...我认为现在是总结我在 Netflix 构建实时数据基础架构的经验的最佳时机。...帖子里有什么 我将分享实时数据基础架构在 Netflix（2015-2021 年）的迭代之旅的四个阶段。...QQ群 【792862318】深度交流企业架构，业务架构，应用架构，数据架构，技术架构，集成架构，安全架构。以及大数据，云计算，物联网，人工智能等各种新兴技术。...视频号 【超级架构师】1分钟快速了解架构相关的基本概念，模型，方法，经验。每天1分钟，架构心中熟。 知识星球 向大咖提问，近距离接触，或者获得私密资料分享。
本篇文章中，我们也将依据此思想，去更加深入地认识JAVA中最基础的八大数据类型，看看它们在JAVA世界中都存在哪些用途。...其实，将数据类型划分为不同种类的主要原因有： 设计思想来源于生活，不同数据类型代表不同含义，更易于理解和学习 不同数据类型能够表达的范围不一样，占用的空间也不一样，能够更好地提高内存空间的利用 在开始介绍基础数据类型之前...当我们将低精度的数据类型赋值给高精度的数据类型时，系统会自动完成数据类型的转换(类比思想：将小容量的物体存放到大容量的容器中，当然是没有问题的)，如： 但如果需要将高精度的类型转换成低精度的类型，...那么就会出现精度的丢失，所以必须显示指定类型转换，格式如下：(需要转换的类型)要转换的值 小结 ---- 本篇文章通过类比的方式介绍了JAVA中自带的8大基础数据类型的特点和使用场景，这8大基础类型将伴随着我们整个编程生涯...下一篇我们将介绍如何通过这8大基础数据类型进行相应的算术运算，设计实现一个简单的计算器案例。
“清理，打包和结构化以便于消费”，而数据湖更像是一个自然状态的水体。数据从流（源系统）流向湖。用户可以进入湖泊进行检查，采样或潜水。 现代数据架构中的数据湖这也是一个相当不精确的定义。...这通常是为了简化数据模型，并节省昂贵的磁盘存储上的空间，用于提高数据仓库的性能。 相比之下，数据湖保留所有数据。不仅仅是今天正在使用的数据，还有可能使用的数据，甚至可能永远不会被使用的数据。...因为数据湖泊包含了所有的数据和数据类型，因为它使用户能够在数据被转换，清理和结构化之前访问数据，使得用户能够比传统的数据仓库方法更快地获得结果。 但是，这种对数据的早期访问是有代价的。...在数据湖中，这些操作报告消费者将利用数据库中的数据的更加结构化的视图，类似于以前在数据仓库中的数据。...另一方面，Hadoop生态系统非常适用于数据湖方法，因为它可以非常容易地适应和扩展非常大的卷，并且可以处理任何数据类型或结构。
软件架构的历史背景 随着软件系统规模的增加，计算相关的算法和数据结构不再构成主要的设计问题；当系统由许多部分组成时，整个系统的组织，也就是所说的“软件架构”，导致了一系列新的设计问题。...框架与架构 框架 软件框架（Software framework）通常指的是为了实现某个业界标准或完成特定基本任务的软件组件规范，也指为了实现某个软件组件规范时，提供规范所要求之基础功能的软件产品。...架构 软件架构指软件系统的“基础结构”，创造这些基础结构的准则，以及对这些结构的描述。 总结 •框架关注的是“规范”，架构关注的是“结构”。...存储与计算相比，有一个本质上的区别：将数据从一台机器搬到到另一台机器，需要经过线路进行传输。 •存储高可用的难点不在于如何备份数据，而在于如何减少或者规避数据不一致对业务造成的影响。...设计备选方案 新技术都是在现有技术的基础上发展起来的。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
