[female_lineage1_sig_gene_pseudoT$qval<0.05,] female_lineage2_clustering lineage2_sig_gene_pseudoT...is.na(female_pseudotime[,1]),1] # 对百分比进行升序排序 L1_ordered_lineage lineage[order(L1_lineage,...## 提取细胞名 L1_lineage_cells lineage) length(L1_lineage_cells) # 423 L2_lineage_cells...lineage) length(L2_lineage_cells) # 294 看到L1_lineage有423个，L2_lineage有294个，而总共563...L1_lineage_cells %in% comp_list$intersect] L2_spe_cells lineage_cells[!
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。
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 lineage): fw.write(names[taxid
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。
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
"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 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
= "GO:0007186")Dynamic featurespancreas_sub Lineage1...", "Lineage2"), n_candidates = 200)ht Lineage1"..., "Lineage2"), use_fitted = TRUE, n_split = 6, reverse_ht = "Lineage1", species = "Mus_musculus", db...pseudotime_label_color = "red", height = 5, width = 2)print(ht$plot)DynamicPlot( srt = pancreas_sub, lineages = c("Lineage1...", "Lineage2"), group.by = "SubCellType", features = c("Plk1", "Hes1", "Neurod2", "Ghrl", "Gcg", "Ins2
= niche_metadata_neg, colors_dict = colors_dict, lineage_dict...eigenvector', colors_dict = colors_dict, lineage_dict...=lineage_dict, donut_radius_inner = 1.15,...= niche_metadata_pos, colors_dict = colors_dict, lineage_dict...=lineage_dict, donut_radius_inner = 1.15,
GO enrichment test and merge terms # that are close to each other to remove result redundancy lineage1...=min ) pdf(paste0(pro,'_GO_BP_cluster_simplified.pdf') ,width = 15,height = 8) print(dotplot(lineage1...+ scale_y_discrete(labels=function(x) str_wrap(x, width=50)) ) dev.off() write.csv(lineage1...GO enrichment test and merge terms # that are close to each other to remove result redundancy lineage1...=min ) pdf(paste0(pro,'_GO_CC_cluster_simplified.pdf') ,width = 15,height = 8) print(dotplot(lineage1
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 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
前言 之前一篇文章中已经完成了kali虚拟机的一些基本环境的搭建，现在我们开始用kali进行Lineage源码编译。...，还没有正式开始同步 repo init -u https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/git/lineageOS/LineageOS/android.git -b lineage...-19.1 提取专有 blob 这一步有不同情况有不同方式： 对于官方支持的机型，可以使用官方wiki的教程中提到的两种方式：从已经刷了lineage的手机中提取，或者从刷机包中提取，具体参考官方wiki...使用这种方式的好处是能够刷到最新版本的vendor，而不是从旧版本的lineage中去提取。...我想编译一个lineage首先我得有一个现成的编译好的rom，这很怪，就好像我想吃鸡蛋首先我得养只鸡，但是我没有鸡蛋所以我养不出鸡（不太恰当的比喻）。
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 :26 3.查看“wordAndOne”的血缘关系(Lineage...console>:24 [] | /fruit.tsv HadoopRDD[19] at textFile at :24 [] 4.查看“wordAndCount”的血缘关系(Lineage
、Kyuubi安装 官网：https://kyuubi.readthedocs.io/en/master/quick_start/index.html kyuubi我们主要用kyuubi-spark-lineage...mvn clean package -pl :kyuubi-spark-lineage_2.12 -am -DskipTests 编译成功后，jar在/xx/kyuubi/extensions/spark.../kyuubi-spark-lineage/target下 kyuubi-spark-lineage_2.12-1.8.1-SNAPSHOT.jar 和spark关联配置 配制spark-defaults.conf...true spark.kyuubi.plugin.lineage.dispatchers ATLAS spark.kyuubi.plugin.lineage.skip.parsing.permanent.view.enabled...拷贝kyuubi-spark-lineage jar包到spark的jars目录下 cp kyuubi-spark-lineage_2.12-1.8.1-SNAPSHOT.jar $SPARK_HOME
---- 6.RDD依赖关系 6.1 Lineage RDD只支持粗粒度转换，即在大量记录上执行的单个操作。将创建RDD的一系列Lineage（血统）记录下来，以便恢复丢失的分区。...RDD的Lineage会记录RDD的元数据信息和转换行为，当该RDD的部分分区数据丢失时，它可以根据这些信息来重新运算和恢复丢失的数据分区。 ?...org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ShuffledRDD[23] at reduceByKey at :26 3）查看“wordAndOne”的Lineage...textFile at :24 [] | /fruit.tsv HadoopRDD[19] at textFile at :24 [] 4）查看“wordAndCount”的Lineage
Run GO enrichment test and merge terms # that are close to each other to remove result redundancy lineage1...1)) + scale_y_discrete(labels=function(x) str_wrap(x, width=50)) ) dev.off() write.csv(lineage1...Run GO enrichment test and merge terms # that are close to each other to remove result redundancy lineage1...1)) + scale_y_discrete(labels=function(x) str_wrap(x, width=50)) ) dev.off() write.csv(lineage1...1)) + scale_y_discrete(labels=function(x) str_wrap(x, width=50)) ) dev.off() write.csv(lineage1
AFD_genes <- c("gcy-8", "dac-1", "oig-8") AFD_lineage_cds <- cds[rowData(cds)$gene_short_name %in% AFD_genes..., colData(cds)$cell.type %in% c("AFD")] AFD_lineage_cds lineage_cds...plot_genes_in_pseudotime(AFD_lineage_cds, color_cells_by="embryo.time.bin",
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。
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
zeppelin作业的定时任务 Zeppelin默认的管理权限是admins组，所以用户要加admins组才可以添加和修改interpreter Spark服务不启用Atlas Spark的spark.lineage.enabled...创建一个python Note 3.常见问题描述和解决办法 3.1.问题1 运行%pyspark报kafkaAadminClient的错，具体如下图： 问题原因：spark开启了spark.lineage.enabled...解决办法：关闭spark.lineage.enabled，重新部署客户端，重启相关服务 3.2.问题2 运行%python的时候报找不到py4j/gatewayserver，具体报错如下图： 问题原因
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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