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关键词

不同谱系的差异基因分类注释

[female_lineage1_sig_gene_pseudoT$qval<0.05,] female_lineage2_clustering <- female_lineage2_sig_gene_pseudoT is.na(female_pseudotime[,1]),1] # 对百分比进行升序排序 L1_ordered_lineage <- L1_lineage[order(L1_lineage, ## 提取细胞名 L1_lineage_cells <- names(L1_ordered_lineage) length(L1_lineage_cells) # 423 L2_lineage_cells <- names(L2_ordered_lineage) length(L2_lineage_cells) # 294 看到L1_lineage有423个,L2_lineage有294个,而总共563 L1_lineage_cells %in% comp_list$intersect] L2_spe_cells <- L2_lineage_cells[!

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如何根据物种拉丁名找到其在NCBI Taxonomy所处的位置

NCBITaxa name2taxid = ncbi.get_name_translator(["Punica granatum"]) for a,b in name2taxid.items(): lineage = ncbi.get_lineage(b[0]) names = ncbi.get_taxid_translator(lineage) for taxid in lineage: name2taxid = ncbi.get_name_translator([species_name]) for a,b in name2taxid.items(): lineage = ncbi.get_lineage(b[0]) names = ncbi.get_taxid_translator(lineage) i = 1 for taxid in lineage: if i < len(lineage): fw.write(names[taxid

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    3.5RDD的容错机制

    3.5 RDD的容错机制 RDD实现了基于Lineage的容错机制。RDD的转换关系,构成了compute chain,可以把这个compute chain认为是RDD之间演化的Lineage。 在部分计算结果丢失时,只需要根据这个Lineage重算即可。 图3-11中,假如RDD2所在的计算作业先计算的话,那么计算完成后RDD1的结果就会被缓存起来。缓存起来的结果会被后续的计算使用。 内部实现上,DAG被Spark划分为不同的Stage,Stage之间的依赖关系可以认为就是Lineage。关于DAG的划分可以参阅第4章。 提到Lineage的容错机制,不得不提Tachyon。 另外一个是Tachyon保存的数据的容错机制,这个机制类似于RDD的Lineage,Tachyon会保留生成文件数据的Lineage,在数据丢失时会通过这个Lineage来恢复数据。 RDD含有如何从其他RDD衍生(即计算)出本RDD的相关信息(即Lineage),据此在RDD部分分区数据丢失时可以通过物理存储的数据计算出相应的RDD分区。

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    Yelp 的 Spark 数据血缘建设实践!

    Spark-Lineage: Spark-Lineage 就是为解决这些问题而构建的。 Spark-ETL 作业的 Spark-Lineage 视图示例 图 2. 总的来说,Lineage 表每年增长几百万行,这可以由 Redshift 轻松处理。Spark-Lineage 然后使用 ETL 工具插件从 Redshift 表中读取并为用户提供服务。 Data Lineage 可以通过各种方式帮助改进 Feature Store。 这篇文章介绍了 Yelp Spark-Lineage,并展示了它如何帮助跟踪和可视化我们服务之间的数据生命周期,以及 Spark-Lineage 在 Yelp 不同领域的应用。

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    3.5 容错机制及依赖

    2)记录数据的更新(在Spark中对应Lineage血统机制)。 3.5.1 Lineage(血统)机制 每个RDD除了包含分区信息外,还包含它从父辈RDD变换过来的步骤,以及如何重建某一块数据的信息,因此RDD的这种容错机制又称“血统”(Lineage)容错。 Lineage本质上很类似于数据库中的重做日志(Redo Log),只不过这个重做日志粒度很大,是对全局数据做同样的重做以便恢复数据。 为了减少这种冗余开销,通常在Lineage血统链比较长,并且含有宽依赖关系的容错中使用Checkpoint机制设置检查点。 这种做法是为了通过lineage血统做容错的辅助,lineage过长会造成容错成本过高,这样就不如在中间阶段做检查点容错,如果之后有节点出现问题而丢失分区,从做检查点的RDD开始重做Lineage,就会减少开销

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    发育谱系推断及可视化

    "C2", "C4"), maxit=100000, shrink.method="cosine" # shrink.method="tricube" ) # 看下结果 > female_lineage class: SlingshotDataSet Samples Dimensions 563 4 lineages: 2 Lineage1: C1 C3 C4 Lineage2: C1 C2 curves: 2 Curve1: Length: 1.3739 Samples: 453.62 Curve2: Length: 0.74646 Samples: 312.73 它推断的细胞发育谱系结果在: female_pseudotime <- get_pseudotime(female_lineage, wthres=0.9) rownames (gene_list, 1) # plot only lineage 1 plot_smoothed_genes(gene_list, 2) # plot only lineage 2 plot_smoothed_genes

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    CheckM:基因组质量评估

    CheckM提供了一系列工具用于评估从分离培养、单细胞、宏基因组获得的基因组质量,可以根据基因组在参考基因组发育树中的位置来推断其精确的单拷贝标记基因集(lineage-specificmarker set marker set: tree 将bins放入参考基因组发育树 tree_qa 评估每个bin里的系统发育标记基因 lineage_set 推断每个 运行tree、lineage_set、analyze、qa taxonomy_wf 运行taxon_set、analyze、qa 一般情况下推荐使用基于系统发育的流程,其使用方法如下所示 : checkm lineage_wf <bin folder> <output folder> 其中bin folder为含有bins序列的路径,output folder为结果文件路径名称(程序会自动创建文件夹 下面使用lineage_wf流程进行分析,如下所示: nohup checkm lineage_wf -t 20 -x fa --nt --tab_table -f bins_qa.txt metabat_bins

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    Spark之【RDD编程】详细讲解(No5)——《RDD依赖关系》

    ---- 6.RDD依赖关系 6.1 Lineage RDD只支持粗粒度转换,即在大量记录上执行的单个操作。将创建RDD的一系列Lineage(血统)记录下来,以便恢复丢失的分区。 RDD的Lineage会记录RDD的元数据信息和转换行为,当该RDD的部分分区数据丢失时,它可以根据这些信息来重新运算和恢复丢失的数据分区。 ? org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ShuffledRDD[23] at reduceByKey at <console>:26 3)查看“wordAndOne”的Lineage textFile at <console>:24 [] | /fruit.tsv HadoopRDD[19] at textFile at <console>:24 [] 4)查看“wordAndCount”的Lineage

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    Spark Core快速入门系列(6) | RDD的依赖关系

    Lineage   RDD只支持粗粒度转换,即在大量记录上执行的单个操作。将创建RDD的一系列Lineage(血统)记录下来,以便恢复丢失的分区。 RDD的Lineage会记录RDD的元数据信息和转换行为,当该RDD的部分分区数据丢失时,它可以根据这些信息来重新运算和恢复丢失的数据分区。 ? org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ShuffledRDD[23] at reduceByKey at <console>:26 3.查看“wordAndOne”的血缘关系(Lineage console>:24 [] | /fruit.tsv HadoopRDD[19] at textFile at <console>:24 [] 4.查看“wordAndCount”的血缘关系(Lineage

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    Pixel XL安装LineageOS

    后者是引导使用的文件 开机状态,链接adb 注意确认再这台机器调试 https://mirrorbits.lineageos.org/full/marlin/20210818/lineage-17.1 \lineage-17.1-20210818-recovery-marlin.img adb sideload . \lineage-17.1-20210818-nightly-marlin-signed.zip 先刷写img 然后音量下重启到rec模式 接着,把数据全清了 不然开不了机,要是忘了 按照下面的命令再执行一次

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    Spark Core快速入门系列(9) | RDD缓存和设置检查点

    设置检查点(checkpoint)   Spark 中对于数据的保存除了持久化操作之外,还提供了一种检查点的机制,检查点(本质是通过将RDD写入Disk做检查点)是为了通过 Lineage 做容错的辅助   Lineage 过长会造成容错成本过高,这样就不如在中间阶段做检查点容错,如果之后有节点出现问题而丢失分区,从做检查点的 RDD 开始重做 Lineage,就会减少开销。    持久化只是将数据保存在 BlockManager 中,而 RDD 的 Lineage 是不变的。 但是checkpoint 执行完后,RDD 已经没有之前所谓的依赖 RDD 了,而只有一个强行为其设置的checkpointRDD,RDD 的 Lineage 改变了。

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    Spark RDD详解

    但是RDD在进行transform时,不是每处理一条数据就交给下一个RDD,而是使用小批量的方式进行传递(这也是一个优化点) lineage 既然Spark将RDD之间以pipeline的管道连接起来 这就牵涉到,Spark中的一个很重要的概念:Lineage即血统关系。它会记录RDD的元数据信息和依赖关系,当该RDD的部分分区数据丢失时,可以根据这些信息来重新运算和恢复丢失的分区数据。 简单而言就是它会记录哪些RDD是怎么产生的、怎么“丢失”的等,然后Spark会根据lineage记录的信息,恢复丢失的数据子集,这也是保证Spark RDD弹性的关键点之一 Spark缓存和checkpoint 上面提到了Spark lineage,但在实际的生产环境中,一个业务需求可能非常非常复杂,那么就可能会调用很多算子,产生了很多RDD,那么RDD之间的linage链条就会很长,一旦某个环节出现问题,容错的成本会非常高 通常存于内存,丢失数据可能性更大 改变原有lineage,生成新的CheckpointRDD。

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    乳腺癌转移过程中的异常发育途径

    推断出了mammary epithelial cells各个subpopulation的lineage;2. right panel shows the score of the signature and the percentage of cells classified to each main cell lineage Far right column depicts the main cell lineage of origin for each cluster, showing 6 clusters of epithelial D) Visualisation of the top differential genes for each of the defined clusters in the immune lineage PyMT cell clusters within the mammary hierarchy proposed by Pal et al., identifying a large luminal lineage

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    Spark RDD详解

    但是RDD在进行transform时,不是每处理一条数据就交给下一个RDD,而是使用小批量的方式进行传递(这也是一个优化点) lineage     既然Spark将RDD之间以pipeline的管道连接起来 这就牵涉到,Spark中的一个很重要的概念:Lineage即血统关系。它会记录RDD的元数据信息和依赖关系,当该RDD的部分分区数据丢失时,可以根据这些信息来重新运算和恢复丢失的分区数据。 简单而言就是它会记录哪些RDD是怎么产生的、怎么“丢失”的等,然后Spark会根据lineage记录的信息,恢复丢失的数据子集,这也是保证Spark RDD弹性的关键点之一 Spark缓存和checkpoint 上面提到了Spark lineage,但在实际的生产环境中,一个业务需求可能非常非常复杂,那么就可能会调用很多算子,产生了很多RDD,那么RDD之间的linage链条就会很长,一旦某个环节出现问题,容错的成本会非常高 通常存于内存,丢失数据可能性更大 3) 改变原有lineage,生成新的CheckpointRDD。

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    Spark 入门简介

    在实际执行的时候,RDD 通过 Lineage 信息(血缘关系)来完成容错,即使出现数据分区丢失,也可以通过 Lineage 信息重建分区。 Lineage 信息计算,通过重用达到提升性能的目的。 虽然 RDD 的 Lineage 信息可以天然地实现容错(当 RDD 的某个分区数据计算失败或丢失时,可以通过 Lineage 信息重建),但是对于长时间迭代型应用来说,随着迭代的进行,RDD 与 RDD 之间的 Lineage 信息会越来越长,一旦在后续迭代过程中出错,就需要通过非常长的 Lineage 信息去重建,对性能产生很大的影响。 为此,RDD 支持用 checkpoint 机制将数据保存到持久化的存储中,这样就可以切断之前的 Lineage 信息,因为 checkpoint 后的 RDD 不再需要知道它的父 RDD,可以从 checkpoint

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    celaref ||单细胞细胞类型定义工具

    Peripheral Blood X49.years.adult NA 2 1674120023_B granulocyte Neutrophil Lineage NA Peripheral Blood X49.years.adult NA 3 1674120023_C natural killer cell NK Cell Lineage Peripheral Blood X49.years.adult NA 6 1674120023_F monocyte Macrophage Lineage NA Peripheral Blood X49.years.adult NA 7 1674120053_A B lymphocyte B Cell Lineage NA Peripheral Blood X49.years.adult NA 10 1674120053_D Tc lymphocyte T Cell Lineage

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    Spark专题系列(二):Spark核心概念

    在分布式系统中常用的容错机制有两种 : 数据检查点(checkpoint)和记录数据的更新,而Spark的容错机制主要采用的是记录数据更新 , 也有个别的情况下会使用checkpoint RDD实现了基于Lineage (血缘关系)的容错机制 RDD的转换关系,构成了计算链(compute chain),可以把这个compute chain认为是RDD之间演化的Lineage在部分计算结果丢失时,只需要根据这个Lineage 计算的输入和输出在不同的节点上 , 对于输入节点完好 , 而输出节点死机的情况 , 通过重新计算恢复数据这种情况下, 这种方法容错是有效的,否则无效,因为无法重试 , 需要向上追溯其祖先看是否可以重试(这就是lineage

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    深入理解Spark 2.1 Core (一):RDD的原理与源码分析

    将创建RDD的一系列转换记录下来(即Lineage),以便恢复丢失的分区。 最后,为了说明模型的容错性,图1给出了第3个查询的Lineage图。 ,但对于那些Lineage链较长的RDD来说,这种恢复可能很耗时。 例如4.3小节中的Pregel任务,每次迭代的顶点状态和消息都跟前一次迭代有关,所以Lineage链很长。如果将Lineage链存到物理存储中,再定期对RDD执行检查点操作就很有效。 今后我们将实现自动检查点,根据成本效益分析确定RDD Lineage图中的最佳检查点位置。

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    前瞻|Amundsen的数据血缘功能

    作为Amundsen一项非常核心的功能,Lineage功能早已经提上日程,并进入设计与研发阶段。本位将展示此功能的一些基本设计。 新的概念 Lineage:这是一个术语,代表了数据流的传递过程,从一个实体到另一个实体。特别是ETL的过程,重点关注表到表,列到列的数据流转过程。

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    如何在CDH中启用Spark Thrift

    /spark/conf/ classpath.txt文件在末尾增加如下内容 /opt/cloudera/parcels/CDH-5.13.0-1.cdh5.13.0.p0.29/jars/spark-lineage _2.10-1.6.0-cdh5.13.0.jar [8uo15tcbls.jpeg] 由于CDH5.11以后版本,Navigator2.10增加了Spark的血缘分析,所以这里需要添加spark-lineage _2.10-1.6.0-cdh5.13.0.jar包,否则连接Spark会报错找不到com.cloudera.spark.lineage.ClouderaNavigatorListener类。 Thrift,需要使用Spark原生的spark-assembly jar包替换CDH自带的jar包 CDH5.11版本以后,Navigator2.10增加了Spark的血缘分析,所以需要将spark-lineage 否则连接Spark会报错找不到com.cloudera.spark.lineage.ClouderaNavigatorListener类。CDH5.10或之前版本不用加载这个jar包。

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