Bioinformatics Approach to Understand Hub Genes and Involved Pathways”，文章中作者通过对于牛皮癣这一疾病基因芯片数据集的分析，展示了这一基因的基因改变和通路功能改变...图3.所有样本前20个失调基因的表达模式 2、病灶和非病灶牛皮癣的DEGs的GO分析 作者在完成了DEGs的筛选之后选择进行基因富集的相关分析。 ? 表2.上调基因的富集分析。...研究确定了可能与牛皮癣有关的75种新的差异基因表达。据报道，与牛皮癣相关度最高的20个基因形成的基因疾病网络与其他皮肤疾病，癌症，酒渣鼻，肝病，痤疮，炎性疾病和特应性湿疹有关。 ?...使用Cytohubba插件分析了构建的网络，并将在六个或更多参数中存在的DEG视为hub基因。牛皮癣病灶组的前十个中枢基因如图6所示。在PPI网络上的模块分析显示，牛皮癣病灶组中有21个hub基因。...这里面的比较也更多的是两组之间的比较，正常皮肤组的数据也只是在开始筛选差异表达基因的时候出现。
Keynote里提到Trino的发展主要是这几件事情。 第一，新增了一个Merge语句： 这个语句方便把一个表 merge到另外一个表里面，比起写join来实现要简单很多。...第二是增加了支持半结构化数据Json格式的函数： 第三是增加了table函数： 这个函数最大的作用是在原来SQL语法能够用到table的地方都可以用这个函数产生的结果去取代。...Trino 2023需要做的事情最重要的大概就是这个了： 具体来说，首先是下一代的列式处理引擎，里面当然会用到各种各样新的技术了。...毕竟ClickHouse的Hash Table的实现可谓是无微不至，什么样的东西都要优化，有的时候都不知道是不是优化过头了。...讲真，这些东西有的是早就应该做的，但是拖到现在才做，有的呢，我都不知道它这样做到底是正确的道路，还是歪门邪道。毕竟，可能时间才能告诉我们对还是错。
Project Tradigrade最核心干的一件事情是：当Trino的一个query的某些节点fail了或者慢了，能不能不要把整个query都fail了，而是对这些节点进行retry。...远的10多年前微软的Dryad就能做，近一点的Spark节点fail了，在DAG上retry也是司空见惯。 Trino这个MPP架构的计算引擎，做这个事情难在哪里呢？这个问题我觉得可以从这两方面看。...这样一来下一次如果运行某个节点之后，它被分配到的文件chunk和上一次可能不一样，然后，就没有然后了。...我随便举个例子，如果query里面有random函数，而random需要实现deterministic random才可以retry，至少我并没有看到他们认真讨论过这个问题。...即使有这样那样的缺陷，将来都可以修补。无论如何，我们都不能否定这个项目对Trino发展的意义。
构造InternalConnectorFactory 小结 最近在研究Trino的相关代码，发现用到了大量的函数式编程和lambda表达式等java8的新特性。...Plugin类图 在正式分析代码流程之前，先简单看下Plugin相关的类图，Trino支持的每一个plugin，在代码里面都会有一个对应的Plugin的实现类，如下所示： 可以看到，主要分成JdbcPlugin...获取Plugin实现类 我们接着往下看重载的loadPlugin的函数主体： //PluginManager.java，省略了部分无关代码 private void loadPlugin(PluginClassLoader...我们只需要知道，这里将duplicate函数作为Function的主体传给了installPlugin函数即可。...通过上述的源码解析可以看到，trino中应用了很多的函数式接口和lambda表达式简写，这种写法可以让代码在很大程度上精简，原来好几行代码才能实现的功能，现在通过一行lambda表达式就可以达到目的，非常方便
ConnectorFactory的create方法 创建Catalog 小结 我们在上篇文章【Trino源码学习】Trino源码剖析之plugin加载中，跟着代码一步步分析，梳理了trino在加载plugin...，也就是上面提到的绑定的duplicate函数，根据传入的CatalogName构造一个新的PluginClassLoader，然后注册到HandleResolver。...catalogName.getCatalogName(), properties, context); } } 首先创建一个ConnectorContext变量，ConnectorContextInstance是它的一个实现类...也就是说，trino在这里用了两层的class loader。...不过目前只有hive和iceberg是这样设计的，其他的plugin并没有这样设计，例如： //HiveConnectorFactory.java public Connector create(String
这是由区块链实现方式的多样性所决定的。...举一个具体的例子，以太坊中的 NFT 通常是在遵循 ERC721 和 ERC1155 格式的智能合约中进行创建的，而像Polkadot 上通常是直接在区块链运行时间内构建的。...我们期望用数据湖来解决数据存储的问题，最好还能支持主流的计算引擎，如 Spark 和 Flink，这样随着 Footprint Analytics的发展，与不同类型的处理引擎整合起来能更容易，更具备拓展性...要支持将 Bigquery 作为 Data Source 要支持 DBT，我们要很多指标是依赖 DBT 完成生产的 要支持 BI 工具 metabase 基于以上个点，我们选择了 Trino，Trino...要知道，在各大 OLAP 的宣传文章中，Presto + Hive 可是常年作为最差的对比项存在的，Trino + Iceberg 的组合完全刷新了我们的认知。
Svelte 编写的代码在应用程序的状态更改时就能像做外科手术一样更新 DOM。...Lime 能够解释两个或更多类的黑盒分类器。分类器实现了一个函数，该函数接收原始文本或 numpy 数组并输出每个类的概率。...LakeFS https://lakefs.io/ LakeFS 提供了一种"像管理代码一样管理数据湖"的方式，独特引入类似Git功能来管理数据的版本。...Trino https://trino.io/ Trino 用于大数据分析的快速分布式 SQL 查询引擎 2019年PrestoDB的开发者创建了一个名为PrestoSQL项目分支。...补充，OpenAI的 GPT-3 模型在文本生成方面实现了惊人的飞跃，甚至具有了人类级别的性能。但其API始终未能完全开放，目前只有 OpenAI 和微软内部才有完全访问全部训练集。
我们同样希望通过 Presto 项目实现类似的影响。...实际上，当我们说让更多公司参与进来的时候，我们的确这样做了。但更重要的是，我们让更多的人参与了进来。技术圈子的人热衷于解决技术问题，公司热衷于解决有利于董事会、投资人和客户的问题。...这些在本质上都没有错，问题是这样做改变了我们保持开源社区中立所做的承诺，并与我们想要建立一个健康、开放社区的愿景背道而驰。...虽然看到人们对自己的工作有反馈是很棒的事情，但你必须付出很多。不过，这也为提升成员的参与度提供了条件。 当我们将 PrestoSQL 更名为 Trino 后，再次加倍发展社区，并加速社区的参与。...我们在 Trino 中推出了很多新的社区驱动的功能，比如支持容错执行模式，改进时间戳支持、动态分区剪枝、多态表函数、高级窗口函数等。
最近在调研Trino和Clickhouse的打通问题，简单研究了下Trino对于CH的适配，这里简单总结下。详细的代码提交参见这个commit：Add ClickHouse Connector。...加载Plugin Trino在启动的时候，会加载所有已经支持的plugin，也就是说常说的connector，加载的路径位于plugin/下，如下所示： 可以看到，目前支持的plugin种类非常多，.../clickhouse -- 可以看到，这里主要就是加载了ClickHousePlugin这个类，相关的函数调用栈如下所示： doStart(Server.java):126 -loadPlugins(...后续再进行各种元数据加载和查询的时候，就会利用这个connection来与CH集群进行交互，如下所示： 加载ClickHouse元数据 下面简单来看下Trino是如何加载catalog的。...，所以，对于CH的查询来说，Trino还是通过JDBC来让CH自己去查询。
Trino 是一个分布式的 SQL 查询引擎，它也提供了插件能力，如果我们想通过 SQL 从自定义数据源查询数据时，基于它的 SPI 编写一个插件是很方便的。...无法使用现有 Trino 集群 首先第一个问题是如果生产环境已经有了一个 Trino 集群想要复用的时候就会碰到问题，常规流程是将 Pulsar 的插件复制到 Trino 的 Plugin 目录，然后重启...image.png 因此我只能在本地编译出 Trino 服务端和 pulsar-plugin 然后打包成一个镜像来运行了，当然这样的坏处就是无法利用到我们现有的 Trino 集群，又得重新部署一个了。...Presto 插件不支持 AuthToken 第二个问题也是个深坑，当我把 Trino 部署好查询数据的时候直接抛了一个调用 pulsar-admin 接口连接超时的异常。...却是 string，这样导致 pulsar-plugin 在反序列化 schema 的时候抛出了异常，由于是 pb 反序列化抛出的异常，所以源码中都搜索不到。
社区设计了一种新的容错执行架构（fault-tolerant execution architecture），它允许我们实现具有细粒度重试的高级资源感知调度（advanced resource-aware...Tardigrade 项目原理简介 Trino 是一种无状态的计算引擎，所以为了实现 ETL，是需要对 Trino 进行很多修改的。...在实现上，Trino 和 PrestoDB 有一些不一样，PrestoDB 为了同时支持 ETL 和即时查询，在初期是开发了代号为 Presto Unlimited 的项目，其主要是将表进行分桶，每个桶的数据是独立的...要实现这些功能无疑需要对 Presto 进行很大的改造，而且这些工作在其他引擎（比如 Spark、Flink 等计算引擎都有）其实都有类似的实现，再在 Presto 上实现有点重复造轮子；所以 PrestoDB...但是反过来看 Trino ，其实现思路和上面不太一样，Trino 的 Tardigrade 看起来是直接在 Trino 上实现了容错、查询/任务重试、shuffle 等核心功能。
=UTC&useSSL=false connection-user=root connection-password=xxx 每个 catalog 文件都需要 connector.name 属性，其他的属性取决于具体的连接器实现...prestoConfigDataSource") DataSource dataSource) { return new JdbcTemplate(dataSource); } 执行调用时，可以通过自动装配的方式实现...） List> res = prestoJdbcTemplate.queryForList(sql); 3.3 Trino Web UI Trino 服务器提供了...catalog 和 schema 共同定义了可以被查询的 table 集合 Table：无序行的集合，被组织为具有数据类型的命名列（比较拗口，其实就是表或者类似表的数据集合，不限于关系型数据库） 3.4.2...支持非常多的函数与操作符，可以在官方文档中进行查阅。
因此，为适应大数据场景，Apache Hive、Presto（现更名为Trino）等专门针对大数据查询优化的工具应运而生，它们不仅保留了SQL的易用性，还引入了诸多创新技术以实现对大规模数据的高效查询。...event_date BETWEEN '2022-10-01' AND '2022-10-31'GROUP BY user_id;使用Presto（Trino）的高级分析功能：-- 使用窗口函数计算每个客户每月累计销售额...：面向大数据的企业级SQL解决方案Trino 是Presto项目的一个分支，它继承了Presto的核心能力，并在此基础上强化了企业级功能。...相较于Presto，Trino更注重在生产环境中的稳定性和可管理性，为大规模数据查询提供了更全面的安全保障、资源管理以及长期支持。...Apache Hive、Presto（Trino）与Trino分别在不同场景下发挥着重要作用，它们共同为大数据环境下的SQL查询提供了强大支持。
最近在了解 Presto 和 Trino 对于 Deltalake Connector 的相关实现原理，这里了解完刚好用一篇文章总结下，一是可以帮助自己未来的回顾，二是也希望能够帮助大家，下面都是个人理解...一、数据湖元数据获取对比 1.1 Deltalake 元数据获取实现方式 Presto 和 Trino 当前支持通过 Hive Metastore 相关接口 + 自己解析 Deltalake 事务日志（...的实现有所不同： 1.1 Hive Metastore 的集成 Presto 和 Trino Deltalake 都支持三种兼容 HiveMetastore 接口实现的 MetaStore 类型： 1...一个.prestoSchema 文件内容示例如下： 1.1.2 Trino Deltalake 元数据相关源码实现 Trino Deltalake 的所有的元数据操作实现类为：DeltaLakeMetadata...，在该类中，有一个 DeltaLakeMetastore 类型变量，该接口主要定义了与 Deltalake 元数据 Catalog 操作的接口，它有一个实现类：HiveMetastoreBackedDeltaLakeMetastore
(表越大, 提升倍数越大): 这个SQL的优化到这里就结束了, 生产使用的业务SQL也会从接近5分钟降到1~2毫秒, 大概有10几万倍的性能提升,资源消耗基本上可以忽略不计....(注: 在没有结果集返回的情况,与原SQL不完全等价) 扩展知识点: 上面这个改写有个缺点: sql的执行效率受数据分布情况的影响,像下面没有符合条件的记录, 优化器还是会选择全表扫描, 执行时间还是会比较长...all select max(ID) FROM T5m WHERE OWNER ='SYSTEM' ); SQL执行时间2~3 毫秒左右: 简洁一点的写法是这样的...in ('SYS','PUBLIC','SYSTEM') group by owner)x; 对于postgresql来说, 跟oracle差不多, 它的简洁写法我是这样写的: select max...) from ( select (select max(id) from t5m b where a.owner=b.owner) as max_id from (select regexp_split_to_table
这里回顾了一种新的损失函数，通过引入鲁棒性作为连续参数，该损失函数可以使围绕最小化损失的算法得以推广，其中损失的鲁棒性在训练过程中自动自我适应，从而提高了基于学习任务的性能。...在α=0 和α=2 时，损失函数是未定义的，但利用极限可以实现近似。从α=2 到α=1，损失函数平稳地从 L2 损失过渡到 L1 损失。对于不同的α值，我们可以绘制不同的损失函数，如下图 2 所示。...导数对于优化损失函数非常重要。下面研究一下这个损失函数的一阶导数，我们知道，梯度优化涉及到导数。对于不同的α值，x 的导数如下所示。下图 2 还绘制了不同α的导数和损失函数。...此属性对于损失函数的鲁棒性很重要，因为可以从较高的α值开始，然后在优化过程中逐渐减小（平滑）以实现鲁棒的估计，从而避免局部最小值； 4. 当 | x |<c 时，对于不同的α值，导数几乎是线性的。...图 3：自适应损失函数（左）及其导数（右）的曲面图。 鲁棒损失的实现：Pytorch 和 Google Colab 关于鲁棒损失的理论掌握了，怎么实现呢？
一、开源OLAP综述 二、开源数仓解决方案 三、ClickHouse介绍 四、StarRocks介绍 五、Trino介绍 六、客户案例 01 开源OLAP综述 如今的开源数据引擎多种多样，不同种类的引擎满足了我们不同的需求...成功解决了写Distributed表的痛点，提升了整体性能。其次，它还支持DiskOSS。实现了冷热的分层存储，节约了成本。最后，我们实现了副本扩容和分片扩容，让扩容方式变得更灵活。...StarRocks的极速引擎，实现了全面向量化执行。它可以按列存储，按列计算。用更少的虚函数调用，更少的分支判断，更好地利用SIMD指令并且对CPU Cache更友好。...StarRocks在全场景中，还实现了高并发的查询。StarRocks的分区机制可以高效过滤，提升查询性能。StarRocks的分桶机制充分发挥了集群的性能，成功避免了热点问题。...StarRocks除了极致的引擎性能和全场景优化的能力，它还实现了弹性伸缩，支持在线扩容，让运维变得简单。面对流量增长，用户不但可以按需伸缩，节省成本。
我要写的技术话题是Trino Summit，查资料查到的公司是Trino背后的大数据创业公司Starburst。...这几个CTO当然不是一路人，我们这样拆一下，Martin Traverso， David Phillips，Dain Sundstrom，这几个人算是一路的。...想法非常的简单，就是用MapReduce做骨架，然后底层的计算节点放的是一个又一个的PostgreSQL的实例。这样就把MapReduce和数据库给绑起来了，项目名字就叫HadoopDB。...但是新的疑问来了，Hadapt公司不是做HadoopDB的吗？怎么现在变成Starburst了呢？开始做Trino了呢？ 这又是另外一段故事了。这段故事要从一个冤大头叫Teradata说起来。...飞总今天做功课想要好好写Trino summit，就浅浅的挖了一下背后的Starburst公司，然后，大家就看了这篇文章。 那么问题来了，这个公司做Trino有前途吗？
这里回顾了一种新的损失函数，通过引入鲁棒性作为连续参数，该损失函数可以使围绕最小化损失的算法得以推广，其中损失的鲁棒性在训练过程中自动自我适应，从而提高了基于学习任务的性能。 ?...由于α作为超参数，我们可以看到，对于不同的α值，损失函数有着相似的形式。 ? 公式 2：不同α值对应不同的自适应性损失 在α=0和α=2时，损失函数是未定义的，但利用极限可以实现近似。...下面研究一下这个损失函数的一阶导数，我们知道，梯度优化涉及到导数。对于不同的α值，x的导数如下所示。上图还绘制了不同α的导数和损失函数。 ?...此属性对于损失函数的鲁棒性很重要，因为可以从较高的α值开始，然后在优化过程中逐渐减小（平滑）以实现鲁棒的估计，从而避免局部最小值； 4. 当| x |<c时，对于不同的α值，导数几乎是线性的。...图 3：自适应损失函数（左）及其导数（右）的曲面图 鲁棒损失的实现：Pytorch 和 Google Colab 关于鲁棒损失的理论掌握了，怎么实现呢？
Trino中使用了很多的lambda表达式的写法，这点与Impala非常不同。这里简单学习了一些场景下的lambda表达式的用法。...，定义了两个interface，分别是：ThrowingCallable和ThrowingRunnable，分别只有一个abstract method，这就是我们通常所说的函数式接口，有且仅有一个抽象方法...然后用这两个interface分别作为参数，构造了两个wrap函数。同时，进行了一些时间和失败次数的状态统计。...而ThrowingCallable中的call也就对应了delegate().getTableNames()，这里函数名称不一定必须是call，也可以换成其他的名称，但是只能有一个abstract method...如果我们再增加一个abstract method，例如V call2() throws E，编辑器就会报错，如下所示： 这样的使用好处就是，对于不同动作的相同wrap，就可以直接通过同一个JdbcApiStats
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