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多样本或批次的数据整合分析时，是否需要按样本分别进行ScaleData处理？

最近发现一个单细胞分析教程，其中的Scale步骤： 由此引发的问题 在使用Seurat进行单细胞数据分析时，特别是处理多个样本或批次的数据时，关于是否需要按样本分别进行ScaleData处理？...，并且你希望在进行批次校正之前对每个样本的数据进行标准化处理。...2) 不区分样本信息，混合后一起进行Scale处理 适用情况：当你打算使用批次效应校正方法（如Harmony）对多个样本进行整合分析时，通常推荐这种方法。...综合建议 在使用Harmony或其他批次校正方法进行多样本整合分析时，通常建议不区分样本信息，将所有样本的细胞混合在一起后一起进行Scale处理。...此外，Seurat的整合分析流程也通常推荐在数据整合前对数据进行统一的预处理步骤，包括标准化处理，以确保分析的一致性和可比性。 最终的选择应基于你的具体数据特性和分析目标。

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Hudi、Iceberg 和 Delta Lake：数据湖表格式比较

介绍 在构建数据湖时，可能没有比存储数据格式更重要的决定了。结果将直接影响其性能、可用性和兼容性。 令人鼓舞的是，只需更改存储数据的格式，我们就可以解锁新功能并提高整个系统的性能。...平台兼容性 Hudi Hudi 最初由Uber开源，旨在支持对列式数据格式的增量更新。它支持从多个来源摄取数据，主要是 Apache Spark 和 Apache Flink。...我们还将涉及与读取性能相关的其他优化。 Hudi Hudi 表在处理 UPSERTS 时提供的性能权衡是灵活的（且明确的）。...并发保证 允许对数据表进行就地更新意味着处理并发。 如果有人在更新表格时读取表格会发生什么？当多个编写者同时进行相互冲突的更改时会发生什么？...但是，这意味着底层对象存储需要一种方法来提供 CAS 操作或当多个写入者开始覆盖彼此的日志条目时写入失败的方法。 与 Iceberg 类似，此功能可以在 HDFS 上开箱即用，但不受 S3 支持。

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盘点13种流行的数据处理工具

实时的流处理通常涉及查询少量的热数据，只需要很短的时间就可以得到答案。例如，基于MapReduce的系统（如Hadoop）就是支持批处理作业类型的平台。数据仓库是支持查询引擎类型的平台。...▲图13-6 使用数据湖ETL流水线处理数据 在这里，ETL流水线使用Amazon Athena对存储在Amazon S3中的数据进行临时查询。...使用Amazon Athena，你可以在数据存储时直接从Amazon S3中查询，也可以在数据转换后查询（从聚合后的数据集）。...04 Pig Pig通常用于处理大量的原始数据，然后再以结构化格式（SQL表）存储。Pig适用于ETL操作，如数据验证、数据加载、数据转换，以及以多种格式组合来自多个来源的数据。...AWS Glue可为常见的用例生成PySpark和Scala代码，因此不需要从头开始编写ETL代码。 Glue作业授权功能可处理作业中的任何错误，并提供日志以了解底层权限或数据格式问题。

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寻觅Azure上的Athena和BigQuery（一）：落寞的ADLA

AWS Athena和Google BigQuery当然互相之间也存在一些侧重和差异，例如Athena主要只支持外部表（使用S3作为数据源），而BigQuery同时还支持自有的存储，更接近一个完整的数据仓库...我们先以AWS Athena为例来看看所谓面向云存储的交互式查询是如何工作的。我们准备了一个约含一千行数据的小型csv文件，放置在s3存储中，然后使用Athena建立一个外部表指向此csv文件： ?...其主要支持的查询语言是U-SQL，一个结合了SQL与C#特点的独有语言。 百闻不如一见，我们还是直接动手尝试一下，使用ADLA来实现上面Athena的同样任务。...即便是上面这小段U-SQL也需要折腾好一会儿）； 该服务主要为超大规模数据处理查询所设计和优化，对于日常简单的数据处理显得过于笨重和缓慢，例如我们上面的脚本居然需要1分钟左右来执行。...综上所述，ADLA不失为一个可行的办法，但它也存在一些局限和问题，而且在中国区并未发布。那么在Azure上是否还有其他的选择呢？答案是肯定的。

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数据湖学习文档

编码 文件的编码对查询和数据分析的性能有重大影响。对于较大的工作负载，您可能希望使用诸如Parquet或ORC之类的二进制格式(我们已经开始在本地支持这些格式了)。如果你想要测试访问，请联系!)。...对于JSON，我们需要每次都查询每个JSON事件的完整体。 批量大小 批处理大小(即每个文件中的数据量)很难调优。批量太大意味着在出现打嗝或机器故障时，您必须重新上传或重新处理大量数据。...分区 当每个批处理中开始有超过1GB的数据时，一定要考虑如何分割或分区数据集。每个分区只包含数据的一个子集。这通过减少使用诸如雅典娜之类的工具查询或使用EMR处理数据时必须扫描的数据量来提高性能。...Athena是一个由AWS管理的查询引擎，它允许您使用SQL查询S3中的任何数据，并且可以处理大多数结构化数据的常见文件格式，如Parquet、JSON、CSV等。...Hive为您的数据提供了一个SQL接口，Spark是一个数据处理框架，它支持许多不同的语言，如Python、Scala和Java。下面我们将通过一个示例对每个示例进行更深入的解释。

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Parquet

Parquet使用记录粉碎和组装算法，该算法优于嵌套名称空间的简单拼合。Parquet经过优化，可以批量处理复杂的数据，并采用不同的方式进行有效的数据压缩和编码类型。...以列格式存储数据的优点： 与CSV等基于行的文件相比，像Apache Parquet这样的列式存储旨在提高效率。查询列式存储时，您可以非常快地跳过无关数据。...结果，与面向行的数据库相比，聚合查询耗时更少。这种存储方式已转化为节省硬件和最小化访问数据的延迟。 Apache Parquet是从头开始构建的。因此，它能够支持高级嵌套数据结构。...Parquet数据文件的布局已针对处理大量数据的查询进行了优化，每个文件的千兆字节范围内。 Parquet构建为支持灵活的压缩选项和有效的编码方案。...即使CSV文件是数据处理管道的默认格式，它也有一些缺点： Amazon Athena和Spectrum将根据每个查询扫描的数据量收费。

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小米Cyberdog源码开源啦!

,远程的控制命令 定位,建图,追踪的功能在这里 上面的所有服务都集成到DDS,做统一的处理 目前要读的源码就是这些,太多了,朋友 核心的库目前就是这三个 最核心的事情都放在这里,ROS2...通过简单的参数配置，新的节点或新的进程便可被添加到启动项，而无需修改脚本内容。同时也支持参数管理、调试和开关等功能。...athena_body_state：该模块实现了整机运动状态的感知功能，并通过BodyState上报posequat和speed_vector两种message的数据（posequat表示整机姿态四元数...athena_lightsensor：该模块创建了机器人感知系统中Light Sensor的service和publisher，当机器人需要感知周围环境光的强度时，可通过上层决策层启动该service和...audio_base：该模块用于播放多段或单段不定长PCM音频数据、wav格式音频文件，其底层实现为SDL2与SDL_mixer。

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提升数据分析效率：Amazon S3 Express One Zone数据湖实战教程

实现概述 技术架构组件 实现步骤概览 第一步：构建数据湖的基础 第二步：选择并查看数据集 第三步：在 Athena 中搭建架构 第四步：数据转换与优化 第五步：查询和验证数据 第六步：将更多数据添加到表...首先，为此创建一个数据库： CREATE DATABASE blogdb 现在，根据上面的数据创建原始 CSV 格式的外部表。.../' 第四步：数据转换与优化 现在，使用 Snappy 压缩将数据转换为 Parquet 格式，并每年对数据进行分区。...这对于那些需要处理大量数据并迅速获取洞察的企业来说是一个非常有价值的资源。...同时，它还支持多种数据湖工具和分析服务，能够满足各种数据湖的需求，如果需要进一步扩展，可以考虑结合其他 AWS 的数据湖相关服务，比如使用 Amazon Redshift 来构建更加完善的数据湖架构、连接

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关于数据湖架构、战略和分析的8大错误认知

审视现实-数据仓库和数据湖之间的区别 这种必须在数据湖和数据仓库之间二选一的认知错误地限制了讨论的框架。当人们通过询问数据仓库是否过时来开启讨论时，似乎在告知是时候抛弃你的企业级数据仓库。...例如，你的数据湖需要同时支持Snowflake这样的数仓解决方案和在AWS Athena、Presto,、Redshift Spectrum和BigQuery这样的就地查询方式。...如前所述，应该将数据湖视为是企业更为广泛的数据栈中的战略元素，这包括在下游系统中（如数仓）支持事务数据集成，或者在Tableau或Oracle ETL等工具中支持数据处理。...当数仓负载适中时，数据湖是一个活跃数据源，源源不断为其输送数据，反之亦然，负载过重时，数据湖进行对数据进行适当地动态处理，以降低成本和提高效率。...当数据科学家、业务用户或者python代码使用数据湖时，确保它们拥有一个易于处理数据和可自定义数据规模的数据环境。 ?

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印尼医疗龙头企业Halodoc的数据平台转型之Lakehouse架构

源数据以不同的格式（CSV、JSON）摄取，需要将其转换为列格式（例如parquet），以将它们存储在 Data Lake 中以进行高效的数据处理。...我们选择 Apache Spark 进行处理，因为它支持分布式数据处理，并且可以轻松地从千兆字节扩展到 TB 级数据处理。...只要源系统中发生插入或更新，数据就会附加到新文件中。原始区域对于在需要时执行数据集的任何回填非常重要。这还存储从点击流工具或任何其他数据源摄取的数据。原始区域充当处理区域使用数据的基础层。 3....Glue数据目录 AWS Glue 数据目录用于注册表，并可通过 Athena 进行查询以进行临时分析。 6. Athena Athena 是一个无服务器查询引擎，支持查询 S3 中的数据。...• 由于某些后端问题，未更新已修改列时的数据质量问题。 • 架构更改很难在目标中处理。

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Kerberos原理--经典对话

有一个认证服务知道所有的口令，用户的和服务的。认证服务把口令保存在一个单独的中央数据库中。 Euripides: 这个认证服务有一个名字吗？ Athena: 我还没想好。你想一个吧？...这样当服务解密票的时候，它就可以通过能否在票中找到自已的名字来判断解密是否正确。 Athena: 很好。...Euripides走到了黑板写下了如下的内容： 票｛用户名：地址：服务名：有效期：时间戳｝ Euripides: 现在当服务解开票时，它检查票的用户名，地址是否与发送者匹配，然后它用有效期和时间戳来检查票是否有效...票的格式如下： 票－｛口令：用户名：地址：服务名：有效期：时间戳｝ 当你要请求服务时，客户端程序生成一个‘验证器’。验证器包含了你的名字和你工作站的地址。...你现在应该知道我处理问题的方式了。我猜我和你昨晚都工作到了半夜。 Athena: 哼！ Euripides: 好的，大半夜。实际上，这个系统似乎是完全可行的。

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下一个风口-基于数据湖架构下的数据治理

2）数据存储 数据存储应是可扩展的，提供经济高效的存储并允许快速访问数据探索。它应该支持各种数据格式。 3）数据计算 数据湖需要提供多种数据分析引擎，来满足数据计算需求。...此外，向下还需要提供海量数据的访问能力，可满足高并发读取需求，提高实时分析效率。并需要兼容各种开源的数据格式，直接访问以这些格式存储的数据。...图6.AWS数据湖解决方案图 图6 AWS数据湖解决方案提供了完整的数据架构支持，为企业构建一站式数据处理体验，目前已在多个行业和客户中使用。...使用Athena分析Amazon S3中的数据就像编写SQL查询一样简单。Athena使用完整支持标准SQL的Presto，可以处理各种标准数据格式，包括CSV、JSON、ORC和Parquet。...数据湖作为一种云服务随时按需满足对不同数据的分析、处理和存储需求，数据湖的扩展性，可以为用户提供更多的实时分析，基于企业大数据的数据湖正在向支持更多类型的实时智能化服务发展，将会为企业现有的数据驱动型决策制定模式带来极大改变

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关于数据湖架构、战略和分析的8大错误认知（附链接）

审视现实-数据仓库和数据湖之间的区别 这种必须在数据湖和数据仓库之间二选一的认知错误地限制了讨论的框架。当人们通过询问数据仓库是否过时来开启讨论时，似乎在告知是时候抛弃你的企业级数据仓库。...例如，你的数据湖需要同时支持Snowflake这样的数仓解决方案和在AWS Athena、Presto,、Redshift Spectrum和BigQuery这样的就地查询方式。...如前所述，应该将数据湖视为是企业更为广泛的数据栈中的战略元素，这包括在下游系统中（如数仓）支持事务数据集成，或者在Tableau或Oracle ETL等工具中支持数据处理。...当数仓负载适中时，数据湖是一个活跃数据源，源源不断为其输送数据，反之亦然，负载过重时，数据湖进行对数据进行适当地动态处理，以降低成本和提高效率。...当数据科学家、业务用户或者python代码使用数据湖时，确保它们拥有一个易于处理数据和可自定义数据规模的数据环境。 ?

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Apache Hudi 0.14.0版本重磅发布！

此策略确定当正在摄取的传入记录已存在于存储中时采取的操作。此配置的可用值如下： • none：不采取任何特定操作，如果传入记录包含重复项，则允许 Hudi 表中存在重复项。...记录级索引专门设计用于有效处理此类大规模数据的查找，而查找时间不会随着表大小的增长而线性增加。...查询端改进 Athena 的元数据表支持 用户现在可以与 Athena 无缝地利用 Hudi 的元数据表。...文件列表索引通过从维护分区到文件映射的索引检索信息，消除了对递归文件系统调用（如“列表文件”）的需要。事实证明这种方法非常高效，尤其是在处理大量数据集时。...模式演进由清单方法支持。由于新的 schema 处理改进，不再需要从文件中删除分区列。

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Flink与Spark读写parquet文件全解析

Parquet介绍 Parquet 是一种开源文件格式，用于处理扁平列式存储数据格式，可供 Hadoop 生态系统中的任何项目使用。 Parquet 可以很好地处理大量复杂数据。...它以其高性能的数据压缩和处理各种编码类型的能力而闻名。与基于行的文件（如 CSV 或 TSV 文件）相比，Apache Parquet 旨在实现高效且高性能的平面列式数据存储格式。...Parquet 的一些好处包括： 与 CSV 等基于行的文件相比，Apache Parquet 等列式存储旨在提高效率。查询时，列式存储可以非常快速地跳过不相关的数据。...Parquet 数据文件的布局针对处理大量数据的查询进行了优化，每个文件在千兆字节范围内。 Parquet 旨在支持灵活的压缩选项和高效的编码方案。...即使 CSV 文件是数据处理管道的默认格式，它也有一些缺点： Amazon Athena 和 Spectrum 将根据每次查询扫描的数据量收费。

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K8s 流量复制方案

背景 测试环境没有真实的数据, 会导致很多测试工作难以展开, 尤其是一些测试任务需要使用生产环境来做时, 会极大影响现网的稳定性。...Pod 新增一个 Nginx 容器 接管流量 Nginx Mirror 模块会将流量复制一份并 proxy 到指定 URL (测试环境) Nginx mirror 复制流量不会影响正常请求处理流程, 镜像请求的...Resp 会被 Nginx 丢弃 K8s Service 按照 Label Selector 去选择请求分发的 Pod, 意味着不同Pod, 只要有相同 Label, 就可以协同处理请求 通过控制有...Mirror 功能的 Pod 和 正常的 Pod 的比例, 便可以配置流量复制的比例 我们的部署环境为 腾讯云容器服务, 不过所述方案是普适于 Kubernetes 环境的....replicaCount: 3 + mirrorReplicaCount: 1 = 4 个容器, 有 1/4 流量复制到 http://10.16.0.147/entrance/ 内网负载均衡 流量复制到测试环境时,

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陈怡然最新访谈：通用、可解释的AI计算硬件设计将是EDA的下一项革命性技术

现代计算范式的新近革命始于处理大数据的需要，这引发了对大容量存储设备的日益增长的需求。计算单元和存储设备之间的有限带宽所带来的瓶颈很快就出现了（通常被称为「冯·诺伊曼瓶颈」）。...使内存和存储系统更「智能」已经成为缓解系统对内存带宽的依赖和加快数据处理的流行解决方案，比如近内存计算和内存计算。...这种理念的改变激发了各种新的计算产品，如智能固态硬盘(SSD)、动态随机访问内存(DRAM)和数据处理单元(DPU)，以及许多新兴的内存技术，如3D Xpoint内存(Intel和Micron)。...然而，我们也知道，神经网络的连接权值对神经网络的精度并没有同等的影响。当连接权值接近于零时，连接很可能就可以被修剪（即权值设置为零），而不会以任何方式对神经网络的准确性产生显著的影响。...Athena的目标是通过提供前所未有的性能和支持以前不可能实现的服务，同时通过先进的人工智能技术控制复杂性和成本，从而改变未来移动网络系统的设计、运营和服务。

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ab压力测试使用小知识（cc攻击）

无论服务器是否需要(即是否发送了401认证需求代码)，此字符串都会被发送。 -T：POST数据所使用的Content-type头信息。...无论服务器是否需要(即,是否发送了401认证需求代码)，此字符串都会被发送。 -h：显示使用方法。...-e：产生一个以逗号分隔的(CSV)文件，其中包含了处理每个相应百分比的请求所需要(从1%到100%)的相应百分比的(以微妙为单位)时间。...由于这种格式已经“二进制化”，所以比'gnuplot'格式更有用。 -g：把所有测试结果写入一个'gnuplot'或者TSV(以Tab分隔的)文件。...-q：如果处理的请求数大于150，ab每处理大约10%或者100个请求时，会在stderr输出一个进度计数。此-q标记可以抑制这些信息。

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美国中央情报局(CIA)网络武器库分析与披露

其实现了非常丰富的控制指令，其中也包括一些特殊功能，如： 支持GUI程序的后台点击； 支持作为隧道转发工具； 使用共享命名管道实施横向移动和模块执行。...Node模块启动时确实会传入一个文件路径参数，并通常伪装成数据文件，结合Node模块的功能分析，我们推测该数据文件才是具体的功能核心实现。 ?...进入fun_Entry，首先判断参数是否为2，即是否传入了路径参数，之后读取参数路径文件中的内容，并搜索指定偏移的位置，根据该偏移进行后续的解密及倒入表的修复。 ?...我们在研究Fluxwire使用手册时，其确实是支持在内网下做更多模块下发，并且有的还支持命名管道的通信方式。由于缺乏必要的证据链，我们暂时无法猜测该模块和Node的更多关联性。...，其中包含最终重要的ReceiveHandler（表示网卡收到数据时，会把对应的流量传入到该回调函数中），这里需要注意的是，攻击者注册的自有协议名为“KAPERSKY”与卡巴斯基名称kaspersky仅一字之差

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LncBase:lncRNA与miRNA相互作用数据库

LncBase是一个专门记录lncRNA与miRNA相互作用的数据库，最新版本为v2, 网址如下 http://carolina.imis.athena-innovation.gr/diana_tools...其中软件预测的lncRNA与miRNA相互作用数据是可以免费下载的，实验证据支持的数据需要向开发团队申请才可以。...以实验证据支持的相互作用数据为例，在检索框输入miRNA和lncRNA的名字，可以检索二者之间是否存在相互作用 ? 检索结果示意如下 ? 点击右边的下拉按钮，可以查看详细信息。...当检索结果很多需要过滤时，可以通过页面左侧的菜单进行筛选，示意如下 ?...通过这个数据库，我们可以查询到lncRNA与miRNA之间的相互作用信息，但是在线检索一次只能检索几个lncRNA或者miRNA, 同时需要注意lncRNA id的格式，只支持refseq Id,ensembl

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