前面我们已经完成了cytof数据处理的主要步骤，读入文件，质量控制，降维聚类分群，生物学注释和细胞亚群比例差异分析。...去除细胞效应和基因效应 06.单细胞转录组数据的降维聚类分群 07.单细胞转录组数据处理之细胞亚群注释 08.把拿到的亚群进行更细致的分群 09.单细胞转录组数据处理之细胞亚群比例比较 以及各式各样的个性化汇总教程...我们可以开始尝试分析一些文献的公共数据集啦，不过在处理那些数据的过程中，我们还需要传授给大家几个小技巧。...合并两个不同panel的cytof数据集 有一些情况下，你的同一个实验项目的多个FCS文件，它们的抗体顺序并不一致。...SingleCellExperiment对象就包含了两个不同panel顺序的cytof数据集啦。
二是使用者可能使用了多个专门的数据引擎，例如使用了ES、Spark、Druid.那么使用者很可能会有在异构数据源上支持查询以及查询优化的需求。 Apache Calcite就是为解决这些问题而设计的。...但是，它故意忽略了一些关键模块，例如数据的存储，数据处理算法，以及元数据的存储。但正是这些特点，使得calcite成为有多个数据存储和多个数据处理引擎的应用程序的中间层。...适配器 适配器定义了calcite如何与各种数据源集成以访问各种数据源。适配器的组件如下图所示： ? 适配器由model、schema以及schema factory组成。...如果一个相似的摘要（表达式e3的摘要）在Sb中发现，规划器发现了重复将会把Sa和Sb合并。这个过程会一直持续到规划器达到一个配置的固定点。规划器将穷举搜索空间直到所有的规则在所有的表达式上都应用过。...或者，用户也可以产生多阶段优化逻辑，即在不同的阶段使用不同的规则集。 总结 本文主要描述的Calcite的架构以及基本原理，并简单介绍了Calcite的主要模块。
它为最常用的损耗(softmax-cross-entropy、focal loss等)提出了一个针对每个类别的重新加权方案，能够快速提高精度，特别是在处理高度类不平衡的数据时。...：https://github.com/vandit15/Class-balanced-loss-pytorch 样本的有效数量 在处理长尾数据集(其中大部分样本属于很少的类，而许多其他类的样本非常少)...的时候，如何对不同类的损失进行加权可能比较棘手。...类平衡提供了显著的收益，特别是当数据集高度不平衡时(不平衡= 200,100)。 结论 利用有效样本数的概念，可以解决数据重叠问题。...由于我们没有对数据集本身做任何假设，因此重新加权通常适用于多个数据集和多个损失函数。因此，可以使用更合适的结构来处理类不平衡问题，这一点很重要，因为大多数实际数据集都存在大量的数据不平衡。 ?
它为最常用的损耗(softmax-cross-entropy、focal loss等)提出了一个针对每个类别的重新加权方案，能够快速提高精度，特别是在处理高度类不平衡的数据时。...：https://github.com/vandit15/Class-balanced-loss-pytorch 样本的有效数量 在处理长尾数据集(其中大部分样本属于很少的类，而许多其他类的样本非常少)...的时候，如何对不同类的损失进行加权可能比较棘手。...类平衡提供了显著的收益，特别是当数据集高度不平衡时(不平衡= 200,100)。 结论 利用有效样本数的概念，可以解决数据重叠问题。...由于我们没有对数据集本身做任何假设，因此重新加权通常适用于多个数据集和多个损失函数。因此，可以使用更合适的结构来处理类不平衡问题，这一点很重要，因为大多数实际数据集都存在大量的数据不平衡。
因此，文件可被任何程序处理，如果程序需要以不同的模式读取数据，这就很容易被解决，因为两模式都是已知的。...译文： Pig是由用于表达数据分析程序的高级语言来分析大数据集的平台，与基础平台耦合来评估这些程序。Pig程序的突出属性是他们的结构适合大量的并行化，这将使他们能够处理非常大的数据集。...对于某些NoSQL数据库它也提供了连接器。Sqoop，类似于其他ETL工具，使用元数据模型来判断数据类型并在数据从数据源转移到Hadoop时确保类型安全的数据处理。...Sqoop专为大数据批量传输设计，能够分割数据集并创建Hadoop任务来处理每个区块。...列存储在关系型数据库中并不陌生，它可以减少查询时处理的数据量，有效提升 查询效率。Dremel的列存储的不同之处在于它针对的并不是传统的关系数据，而是嵌套结构的数据。
动态数据则通过HBase、Cassandra等NoSQL数据库组织，提供高效的单行级别OLTP服务。...Kudu就是为了真正填补OLTP与OLAP之间的鸿沟而设计的，它的目标是在快变数据集（fast data）上进行快速分析（fast analytics），从其PPT上抄来的图可以说明这一点。 ?...Kudu Master的主要作用有如下三点： 作为Catalog Manager，维护各个表的元数据，创建及更改表的Schema； 作为Coordinator，观察所有TServer的状态，处理TServer...表与分区的设计 Kudu并不是NoSQL数据库，它的表是具有Schema（即强类型）的，并且是纯列式存储，格式与Parquet类似。...另外，RowSet之间也会进行Compaction，即将不同的DiskRowSet合并成一个。
后端设计方案： 使用分布式架构，将负载分散到多个服务器上，提高系统的并发处理能力。 使用微服务架构，将不同的业务模块拆分成独立的服务，提高系统的灵活性和可维护性。...整体解决方案： 提前做好系统的容量规划和压力测试，确保系统能够承受大规模并发访问。 针对核心业务流程进行优化，如减少锁粒度、减少数据库查询次数、合并数据库操作等。...异步消息处理：RocketMQ 支持异步消息处理模式，可以用于解耦复杂系统中的不同模块，提高系统的可伸缩性和性能。...综上所述，RocketMQ 是一个功能丰富、性能优异的分布式消息中间件，适用于多种不同的应用场景，包括日志收集、异步消息处理、实时数据分析以及事务消息处理等。...每个分区又可以细分为多个 Log Segment，用于存储消息数据。这种分区分段的设计可以提高消息的并发处理能力，减少竞争，并且支持更大的数据量和更高的吞吐量。
对于会被用来进行分析的静态数据集来说，使用Parquet或者ORC存储是一种明智的选择。但是目前的列式存储技术都不能更新数据，而且随机读写性能感人。...三、Kudu的架构 与HDFS和HBase相似，Kudu使用单个的Master节点，用来管理集群的元数据，并且使用任意数量的Tablet Server节点用来存储实际数据。...MemRowSet MemRowSets是一个可以被并发访问并进行过锁优化的B-tree，主要是基于MassTree来设计的，但存在几点不同： Kudu并不支持直接删除操作，由于使用了MVCC，所以在Kudu...Compaction 为了提高查询性能，Kudu会定期进行compaction操作，合并delta data与base data，对标记了删除的数据进行删除，并且会合并一些DiskRowSet。...Kudu除了优秀的性能，更为重要的是可以简化数据处理的流程。 在使用Kudu以前，小米的数据处理流程是这样的： 可以看到，数据处理的流程很长。
正在接收来自一个或多个源的非结构化数据，希望将数据保存在原始表单中，以获得最大的灵活性。 希望将数据存储在分层结构中，但希望这些层次结构由数据本身描述，而不是外部模式。...SQL语法是高度标准化的，因此，虽然单个数据库可以以不同的方式处理某些操作(例如，window functions)，但基础仍然是相同的。...一些NoSQL产品可以使用类似sql的语法来处理数据，但仅限于有限的范围。例如，Apache Cassandra，一个列存储数据库，有它自己的类似sql的语言，Cassandra查询语言或CQL。...对于任何需要“真实的单一来源”的系统，例如银行，NoSQL方法都不能很好地工作。你不希望你的银行余额与ATM机上的不同，你希望它在任何地方都一致。 一些NoSQL数据库有部分机制来解决这个问题。...NoSQL锁定 大多数NoSQL系统在概念上是相似的，但是它们的实现非常不同。每个都有自己的规则和机制，以了解数据如何被查询和管理。 其中的一个副作用是应用程序逻辑和数据库之间可能存在高度耦合。
问题1: 横向扩展 许多向量搜索算法是为适应单机内存的数据集而设计的，ann-benchmarks的测试也仅限于此场景。...对于学术界处理百万级文档或行数据这可能还行，但这距离真实世界的工作负载要求还有很大差距。 与任何其它领域一样，横向扩展需要复制和分区，以及处理失败复制、网络分区后的修复等子系统。...应用的核心 如果您不介意丢失数据，无论是因为数据不重要，还是因为您可以从记录的实际源重建数据，那么同样，使用什么工具都无关紧要。...这里比较了Astra DB(使用JVector)与Pinecone在不同数据集上的性能。...然而，这种设计意味着(与所有图形索引一样)您不能简单依靠“磁盘缓存就能解决问题”，因为与普通数据库查询不同，图中的每个向量对搜索的相关性几乎相等(上层是一个例外，我们可以并且的确缓存上层)。
NoSQL 的一些名词 - 结合Mongo,Cassandra谈谈NoSQL的设计和应用 1. 部署架构 2. 分片 3. 数据存储与维护 4. 读写分析 5....客户端交互-读写分析 mongo - sharding模式，client端配置router节点 - replicat模式，client端配置复制集节点 write: 副本策略有复制集决定，所以不同的表都是一样...关系型数据库提供了一套标准的SQL接口，学习成本比较低，而不同的NoSQL查询不一样， 学习成本高，另外做数据处理，很容易成为瓶颈 2....目前的NoSQL不仅需要取数据，还需要关注数据如何存储，才能获取比较好的读写性能,应用领域相对较窄 3. NoSQL 的schema比较灵活，数据模型的设计比较快，加速了开发。...，没有了SQL语句，而cassandra却有CQL.以及mongo 没有Schema，而cassandra却有。
Presto的设计和编写完全是为了解决像Facebook这样规模的商业数据仓库的交互式分析和处理速度的问题。 Presto为什么会出现？...Hive使用MapReduce作为底层计算框架，是专为批处理设计的。但随着数据越来越多，使用Hive进行一个简单的数据查询可能要花费几分到几小时，显然不能满足交互式查询的需求。...Presto支持在线数据查询，包括Hive，Cassandra，关系数据库以及专有数据存储。一条Presto查询可以将多个数据源的数据进行合并，可以跨越整个组织进行分析。...presto采取三层表结构：catalog对应某一类数据源，例如hive的数据，或mysql的数据；schema对应mysql中的数据库；table对应mysql中的表。...Presto三大特点 高性能：Presto基于内存计算，减少数据的落盘，计算更快；轻量快速，支持近乎实时的查询； 多数据源：通过配置不同的Connector，Presto可以连接不同的数据源，所以可以将来自不同数据源的表进行连接查询
时间轴 在它的核心，Hudi维护一条包含在不同的即时时间所有对数据集操作的时间轴，从而提供，从不同时间点出发得到不同的视图下的数据集。...文件组织 Hudi将DFS上的数据集组织到基本路径下的目录结构中。数据集分为多个分区，这些分区是包含该分区的数据文件的文件夹，这与Hive表非常相似。...该视图通过动态合并最新的基本文件(例如parquet)和增量文件(例如avro)来提供近实时数据集（几分钟的延迟）。 下表总结了不同视图之间的权衡。...INSERT（插入） ：就使用启发式方法确定文件大小而言，此操作与插入更新（UPSERT）非常相似，但此操作完全跳过了索引查找步骤。...所有文件都以数据集的分区模式存储，这与Apache Hive表在DFS上的布局方式非常相似。 11. 如何写入Hudi数据集 通常，你会从源获取部分更新/插入，然后对Hudi数据集执行写入操作。
在查询schema的设计过程中，我们考虑到未来的潜在用例，确保它能够支持后续扩展。我们的目标是让schema足够通用，以便隐藏实际搜索系统的具体查询执行细节。...对于指向基于嵌入的数据源的查询，该系统会将文本或图像等输入转换成相应的向量表示。每个数据源或算法都可以使用不同的编码技术，由登台系统确保相应的编码适用于所提交的查询。...它能支持多种不同搜索类型，包括全文和基于嵌入向量的相似性搜索，还可以存储和检索时间（时间戳）及空间（坐标）数据。该服务的数据存储和检索利用Cassandra和Elasticsearch实现。...我们还确定了一些常见的schema类型，并对来自不同算法的数据做了存储方式标准化。各算法仍可以灵活地对schema类型做自定义。...在这个项目中，我们还开发出一个自定义接收器，能够根据预先定义的schema将生成的数据索引至Marken当中。但首次回填数据时要特别小心，避免系统因大量写入而不堪重负。
HDFS简化了文件的一致性模型，通过流式数据访问，提供高吞吐量应用程序数据访问功能，适合带有大型数据集的应用程序。...Secondary NameNode：辅助NameNode，分担其工作量；定期合并fsimage和fsedits，推送给NameNode；紧急情况下，可辅助恢复NameNode，但Secondary NameNode...和传统关系数据库不同，HBase采用了BigTable的数据模型：增强的稀疏排序映射表（Key/Value），其中，键由行关键字、列关键字和时间戳构成。...除了算法，Mahout还包含数据的输入/输出工具、与其他存储系统（如数据库、MongoDB 或Cassandra）集成等数据挖掘支持架构。...它将数据从产生、传输、处理并最终写入目标的路径的过程抽象为数据流，在具体的数据流中，数据源支持在Flume中定制数据发送方，从而支持收集各种不同协议数据。
，但 XML 可能非常冗长，因为它是通用的。...第一个脚本创建模式，第二个脚本使用测试数据集填充表。...所以失败的 CQLDROP语句将被忽略，但其他失败将导致异常。如果您不想使用支持DROP … IF EXISTS（或类似的），但您想在重新创建之前无条件地删除所有测试数据，这将很有用。...如果其他 bean 依赖相同的数据源并在初始化回调中使用会话工厂，则可能存在问题，因为数据尚未初始化。一个常见的例子是缓存，它会在应用程序启动时急切地初始化并从数据库加载数据。...9.4.3.表和用户定义的类型 Spring Data for Apache Cassandra 使用适合您的数据模型的映射实体类来处理数据访问。
Spark 和 Spark-ETL：在 Yelp，Spark被认为是一等公民，处理各个角落的批量工作，从处理评论到识别同一地区的相似餐厅，到执行有关优化本地业务搜索的报告分析。...问题：我们的数据在数百个微服务之间进行处理和传输，并以不同的格式存储在包括 Redshift、S3、Kafka、Cassandra 等在内的多个数据存储中。...位置：另一方面，数据存储之间的表位置不是标准化的，但通常它是 (collection_name, table_name, schema_version) 的三元组，尽管它们通常为每个数据存储称为不同的东西...例如： schema_id 提供了一种更规范的方式来访问数据信息，但该位置更容易记住并且对用户更友好。...使用schema_id，我们也可以发现最新的schema，但需要多一步。 跟踪其他信息 Spark-Lineage 还提供以下信息： 运行日期：我们收集每次运行作业的日期。
但是在计划构建数据湖之前，搞清楚什么是数据湖，明确一个数据湖项目的基本组成，进而设计数据湖的基本架构，对于数据湖的构建至关重要。关于什么是数据湖？有不同的定义。...4、 数据湖需要具备完善的数据管理能力（完善的元数据），可以管理各类数据相关的要素，包括数据源、数据格式、连接信息、数据schema、权限管理等。...数据湖需要能支撑各种各样的数据源，并能从相关的数据源中获取全量/增量数据；然后规范存储。数据湖能将数据分析处理的结果推送到合适的存储引擎中，满足不同的应用访问需求。...如上图的左边，Hudi 将数据集组织到与 Hive 表非常相似的基本路径下的目录结构中。 数据集分为多个分区，每个分区均由相对于基本路径的分区路径唯一标识。...此存储类型适合频繁写的工作负载，因为新记录是以appending 的模式写入增量文件中。但是在读取数据集时，需要将增量文件与旧文件进行合并，生成列式文件。
从Spark1.3.0版本开始，DF开始被定义为指定到列的数据集（Dataset）。DFS类似于关系型数据库中的表或者像R/Python 中的data frame 。...可以说是一个具有良好优化技术的关系表。DataFrame背后的思想是允许处理大量结构化数据。DataFrame包含带schema的行。schema是数据结构的说明。...因此提供了更高层次的抽象。我们可以从不同的数据源构建DataFrame。例如结构化数据文件、Hive中的表、外部数据库或现有的RDDs。...DataFrame是一个按指定列组织的分布式数据集合。它相当于RDBMS中的表. ii. 可以处理结构化和非结构化数据格式。例如Avro、CSV、弹性搜索和Cassandra。...Spark 数据源 里面创建DataFrame。
在笔者看来，Spark中的线索就是如何让数据的处理在分布式计算环境下是高效，并且可靠的。...接下来就分析spark-cassandra-connector是如何以cassandra为数据源将数据加载进内存的。...尽管上述语句没有触发Spark Job的提交，也就是说并不会将数据直正的从Cassandra的tableX表中加载进来，但spark-cassandra-connector还是需要进行一些数据库的操作。...数据备份 尽管Cassandra号称可以做到宕机时间为零，但为了谨慎起见，还是需要对数据进行备份。...Cassandra集群响应变得缓慢而致前台业务不可用，即将OLTP和OLAP的数据源分离开。
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