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下游,合体!

添加参考资料帮助理解 重点推陈出新,如果原推文足够详细且我没遇到其他问题,可能会直接带过这篇学习推文,只在推文中展示结果,但是仍会告诉大家我看了啥,以便梳理小白学习路径 前面我们详细地分开学习了单细胞上游、下游...outputs下面的matrix文件夹,而报表在outputs下面的html文件夹 ---- 后面的代码,曾老师封装了脚本,感兴趣的同学可以去原文底下获取 我们这里简单了解每个封装起来的函数基本功能,继续分析 下游分析...可以发现也是我们之前学习的基本流程 初探单细胞下游 12.输出活跃标识(active.ident)的频数统计表格。 13.将整合和降维后的数据对象保存为RDS文件。...降维结果一块比较查看 ③可视化细胞的上述比例情况 ④使用COSG(Cell Marker Gene Identification)方法对给定数据集中的细胞组进行标记基因的识别 我们前面初探单细胞下游识别高变基因使用的是...这对于对细胞进行分组或分类非常有用,可以进一步进行聚类、差异表达分析和其他下游分析 我在分析代码时拿到分辨率为0.1的结果后,发现与当前 marker_cosg变量等其他包含分组信息变量,对不上,其实是因为在代码执行的过程中

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下游,合体!

outputs下面的matrix文件夹,而报表在outputs下面的html文件夹 ---- 后面的代码,曾老师封装了脚本,感兴趣的同学可以去原文底下获取 我们这里简单了解每个封装起来的函数基本功能,继续分析 下游分析...可以发现也是我们之前学习的基本流程 初探单细胞下游 12.输出活跃标识(active.ident)的频数统计表格。 13.将整合和降维后的数据对象保存为RDS文件。...降维结果一块比较查看 ③可视化细胞的上述比例情况 ④使用COSG(Cell Marker Gene Identification)方法对给定数据集中的细胞组进行标记基因的识别 我们前面初探单细胞下游识别高变基因使用的是...这对于对细胞进行分组或分类非常有用,可以进一步进行聚类、差异表达分析和其他下游分析 我在分析代码时拿到分辨率为0.1的结果后,发现与当前 marker_cosg变量等其他包含分组信息变量,对不上,其实是因为在代码执行的过程中

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join实践: 万亿级数据量任务优化历程

set odps.sql.joiner.instances=1000; //表示join 的并行度加到1000 SELECT count(*) FROM tbl_0 a JOIN tbl...第二次优化 重新分析两张表数据量,a 表数据量750w+, b 表数据量350w+, 在未做任何优化情况下数据是需要经过shuffle, 将相同的key分布到相同的节点上, 首先考虑使用mapjoin...对于这样的情况,普通的mapjoin 或者是sort-merge已经不适合了,需要尽可能的将key分散,分发到不同的节点去处理,因此使用随机前缀+扩容的方式处理。 什么是随机前缀+扩容?...对其中一张表数据量扩容n倍,另外一张表对join-key生成随机0~n的随机前缀数据,通过这种方式将join-key充分打散到下游不同的节点处理,以达到优化效果。...} } @Override public void close() throws UDFException { } } 然后重新执行SQL: set odps.sql.joiner.instances

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jquery 元素节点操作 - 创建节点、插入节点、删除节点

jquery的节点操作说明 前面的篇章对于jquery的元素操作大部分是使用html()的方式来操作,这种直接使用字符串创建的方式也是性能最高的。...使用html()操作节点 首先编写一个div包含一个a标签,如下: ? 下面来给这个a的后面加上一个span标签看看,如下: ?...另外还有其他创建节点、插入节点、删除节点的方法,如下: var $div2 = $('这是一个div元素'); # 创建节点 append() appendTo() #在现存元素的内部...在现存元素的内部,从前面插入元素 after() insertAfter() #在现存元素的外部,从后面插入元素 before() insertBefore() #在现存元素的外部,从前面插入元素 创建节点...// 删除节点 $('a').remove();

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你说的下游是 upstream 吧?

像我们经常说的『上下游』便是经常发生混淆的一对名词。 以前,我经常说『梳理一下我们依赖的下游』,后来发现这种说法是错误的。正确的是:梳理一下我们依赖的上游。 是不是听着很奇怪?...对于互联网服务用户而言,数据沿着源头、上游、下游,一直流到用户的设备上。源头可能是数据库,上游可能是后端服务、下游可能是 gateway。...对于某个微服务的 owner 也一样:你的服务做的事就是从上游获取某项数据,然后经过一些加工处理,吐出加工后的数据,数据会流向下游。...我们记住这张图就可以了: 上面这张图来自这篇文章[1],文中介绍了好几种 downstream/upstream,但对于后端研发来说,弄清服务调用间的上下游就足够了。...最后,在有可能要频繁说起上下游的场合,一定要先和大家约定好名词的定义。这时用 upstream、downstream 可能会更好一些;或者改叫调用方、被调用方也很清晰。

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几个预防并发搞垮下游服务的方法

前言 上一篇文章 我用休眠做并发控制,搞垮了下游服务 发出去后得到不少网友的回应,有人问自己平时用的方案行不行,有人建议借鉴TCP的拥塞控制策略,动态地调整发起的并发数,还有人问为啥我要管下游抗不抗得住...今天我就来总结几种调用下游服务时做并发控制的方案。...因为我们这篇文章是科普向的文章,主要目的是总结一下应该怎么在享受并发带来效率提升的同时做好并发控制让整个系统的上下游都能更稳定一些,不对限流、控制到底该哪个服务加,出了事故谁负责做讨论。...并发控制方案 前面我们提到用休眠做并发控制的最大弊端是,没有考虑下游服务的感受,每次开固定数量的goroutine 去执行任务后,调用者休眠 1s 再来,而不是等待下游服务的反馈再开启下一批任务执行。...所以我们应该从等待下游反馈和请求分配尽量均匀两个角度去做并发控制,当然实际项目中应该是两方面结合才行。

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