下面这个get_var_genes_pseudotime函数是作者包装好的（https://github.com/IStevant/XX-XY-mouse-gonad-scRNA-seq/blob/master/scripts/XX_analysis_dm.R），很长但不难理解。只需要自己进入作者的代码，将其中的变量替换成自己现有的变量，一步步操作理解即可。
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。图中的示意是说RDD1的Partition2缓存丢失。如果现在计算RDD3所在的作业，那么它所依赖的Partition0、1
之前读 ete3 的帮助文档的时候看到过类似的功能http://etetoolkit.org/docs/latest/tutorial/tutorial_ncbitaxonomy.html。最近可能会用到这个功能，记录自己使用的代码 (首先是安装ete3：自己windows10电脑安装了Anaconda3，直接在DOS窗口下使用命令pip install ete3即可安装)
在这篇博文中，我们介绍了 Spark-Lineage，这是一种内部产品，用于跟踪和可视化 Yelp 的数据是如何在我们的服务之间处理、存储和传输的。
3.5 容错机制及依赖 一般而言，对于分布式系统，数据集的容错性通常有两种方式： 1）数据检查点（在Spark中对应Checkpoint机制）。 2）记录数据的更新（在Spark中对应Lineage血统机制）。 对于大数据分析而言，数据检查点操作成本较高，需要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集，而网络带宽往往比内存带宽低，同时会消耗大量存储资源。 Spark选择记录更新的方式。但更新粒度过细时，记录更新成本也不低。因此，RDD只支持粗粒度转换，即只记录单个块上执行的单个操作，然后将创建RDD
细胞的变化是连续性的，它们从一个时间到另一个时间的变化轨迹是非常需要了解的，这也就是为何谱系推断这么重要的原因。
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。
拿到了一个单细胞表达量矩阵，默认需要进行： 单细胞聚类分群注释 ，如果你对单细胞数据分析还没有基础认知，可以看基础10讲：
基因组组装或者宏基因组binning获得的基因组草图，首先需要评估其质量，包括基因组完整度、污染度、序列分布等信息。
本篇博客是Spark之【RDD编程】系列第五篇，为大家介绍的是RDD依赖关系。
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。整个流程基本上说按照官方wiki来的，但是肯定会踩不少坑，即使是完全照着这篇文章来，也不一定会成功，但是还是记录一下踩坑记录。
RDD（Resilient Distributed Datasets）弹性的分布式数据集，又称Spark core，它代表一个只读的、不可变、可分区，里面的元素可分布式并行计算的数据集。
–num-executors: 执行器个数,执行器数可以为节点个数，也可以为总核数(单节点核数*节点数),也可以是介于俩者之间(用于调优) –executor-cores: 执行器核数, 核数可以1，也可以为单节点的内核书，也可以是介于俩者之间(用于调优) –executor-memory: 执行器内存, 可以为最小内存数(单节点内存总数/单节点核数),也可以为最大内存数(单节点内存总数),也可以是介于俩者之间(用于调优)
https://download.lineageos.org/marlin 准备两个文件 zip+img 前者是系统文件。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-17.1-20210818-nightly-marlin-signed.zip rom地址 重启到fastboot 然后测试fastboot的链接情况 fastboot flas
这次，我们用一下啊graph_test()函数，设置neighbor_graph="principal_graph"测试轨迹上相似位置的细胞是否具有相关的表达。🤒
搭建一套数据治理体系耗时耗力，但或许我们没有必要从头开始搞自己的数据血缘项目。本文分享如何用开源、现代的 DataOps、ETL、Dashboard、元数据、数据血缘管理系统构建大数据治理基础设施。
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 是一个通用的并行计算框架，由加州伯克利大学（UC Berkeley）的 AMP 实验室开发于 2009 年，并于 2010 年开源，2013 年成长为 Apache 旗下在大数据领域最活跃的开源项目之一。 目前 Spark 的版本已经更新到了 2.4.5，并且预上线了 3.0 版本，相信未来会有更精彩的地方值得我们期待。
RDD通过persist方法或cache方法可以将前面的计算结果缓存，默认情况下 persist() 会把数据以序列化的形式缓存在 JVM 的堆空间中。 但是并不是这两个方法被调用时立即缓存，而是触发后面的action时，该RDD将会被缓存在计算节点的内存中，并供后面重用。
这周真的是忙出天际，趁这会儿下班，赶紧补补文档，之前有说要整整血缘这块儿，源码都看好了，但没有展示的地方。
其实这样的笑话在单细胞数据挖掘文章里面层出不穷，比如另外一个数据挖掘文章；《Identification of Five Hub Genes Based on Single-Cell RNA Sequencing Data and Network Pharmacology in Patients With Acute Myocardial Infarction》，链接是：https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpubh.2022.894129/full ，里面的bug就更可怕了，居然是把成纤维细胞错误的命名成为了单核细胞。如下所示：
首先我们从整个大数据生态的宏观层面概述一下数据的处理流程，主要涉及到七个层次，分别是数据源（产生数据的一方）、数据收集、数据存储、资源管理、计算框架、数据分析、可视化，如下图所示：
2022年，文章Turning cold tumors hot: from molecular mechanisms to clinical applications提出效应免疫细胞布控（effector immune cell deployment，EICD）的概念，是指效应免疫细胞在淋巴结、外周血和肿瘤微环境中的启动、激活、循环、募集、浸润和生存。其中，效应免疫细胞包括适应性免疫的T淋巴细胞和天然免疫的NK淋巴细胞，它们各司其职，联手对肿瘤细胞布下“天罗地网”。
目前，Amundsen并不支持表级别和列级别的数据血缘功能，也没有办法展示数据的来龙去脉。
那些教程都是针对传统的bulk转录组测序的表达矩阵，其实单细胞转录组也是拿到表达矩阵，只不过是有一些特性，比如非常多的0值等等。那么有没有这样的研究尝试把WGCNA融入单细胞转录组数据分析呢？
https://doi.org/10.1038/s41588-024-01683-0
引言 本文是 TalkingData 艺敏翻译自 DATAVERSITY 的一篇文章，总结了 DATAVERSITY 2017 年最受欢迎的 20 篇文章。 本年度的 Top 20 文章来啦！在辞旧迎新之际，DATAVERSITY 有个传统就是花一点时间来回顾这一年发布的内容，我们的作者与行业专家共同贡献了这些想法与经验。来看看人们都在读什么？ 我们关注的内容，覆盖了从这一端的新数据库技术到另一端的使用和分析数据的数据管理技术。我们知道什么是大数据，知道我们需要怎样的数据库，但是然后呢？随着内容从一端到
Sarah Williams (2019). celaref: Single-cell RNAseq cell cluster labelling by reference. R package version 1.0.1.
当你的才华还撑不起你的野心时，请潜下心来，脚踏实地，跟着我们慢慢进步。不知不觉在单细胞转录组领域做知识分析也快两年了，通过文献速递这个栏目很幸运聚集了一些小伙伴携手共进，一起成长。
该论文来自Berkeley实验室，英文标题为：Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing。下面的翻译，我是基于博文http://shiyanjun.cn/archives/744.html翻译基础上进行优化、修改、补充注释和源码分析。如果翻译措辞或逻辑有误，欢迎批评指正。
CDH 自带的Spark 不支持Spark Thrift，因为spark-assembly jar中缺少Hive thrift相关的依赖包，导致CDH用户没法使用JDBC的方式连接Spark并使用Spark SQL。Apache Spark 1.6之后spark-assembly jar 中包含了 Hive 相关的依赖包了，而恰好 CDH5.13 的 spark也是 1.6，所以可以直接使用Apache Spark 1.6 之后的spark-assembly jar替换CDH的。
单细胞测序技术提供了生物组织的高分辨率测量[Islam等人，2011年]，[Hwang等人，2018年]。研究人员可以通过单细胞测序的方法来理解细胞异质性[Briggs等人，2018年]，[Sikkema等人，2022年]以及生物过程的动态[Jardine等人，2021年]，[He等人，2022年]。例如量化细胞命运以及识别驱动该过程的基因。然而，我们在测序的时候，细胞会直接死亡，无法再继续发育，因此，我们所获得的单细胞测序数据，如同照相机的照片一样，仅是一张快照，但是这一张快照上包含了不同时间点的细胞，因此，我们可以从这张快照上估计细胞潜在的动态过程。
Unity和Epic Games是旗鼓相当的对手，它们都致力于为游戏开发者提供最好的游戏引擎。所以，当被问及到底哪个公司的业务开展得更好时，两个公司的负责人给出了不同的答案。 Unity和Epic G
注意到其他两篇文献中骨骼肌、心肌的mesenchymal progenitors（MP），Hic1标记，且受伤后被激活。自己单细胞数据也鉴定出HF 间质部分的Hic1表达以及Hic1基因的调控网络。
Spark里的RDD是什么？在Spark如火如荼的今天，很多面试官都会问这个问题。想必答案大家都脱口而出--就是弹性分布式数据集嘛，但是它怎么就弹性了？它怎么分布式的？就需要去它的实现代码中一探究竟了。
Spark大数据处理的核心是RDD,RDD的全称为弹性分布式数据集，对数据的操作主要涉及RDD的创建、转换以及行动等操作，在Spark系列(二)中主要介绍了RDD根据SparkContext的textFile创建RDD的方法，本小节将介绍RDD编程之转换（Transform）和行动（Action）两种操作。
本篇博客是Spark之【RDD编程】系列第六篇，为大家介绍的是RDD缓存与CheckPoint。
马哥linux运维 | 最专业的linux培训机构 ---- 概述 什么是Spark Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。其架构如下图所示：
在朋友圈看到了一个单细胞文献快讯：杜克-新加坡国立大学医学院和新加坡科学技术局基因组研究所等机构的研究人员在 Cancer Discovery 期刊发表了题为：《Single-cell atlas of lineage states, tumor microenvironment and subtypespecific expression programs in gastric cancer》 的研究论文。 关于单细胞数据来源的介绍是：We generated a comprehensive single
场景描述：这是一个Spark的面试题合集。是我自己作为面试者和作为面试官都会被问到或者问到别人的问题，这个总结里面有大量参考了网上和书上各位老师、大佬的一些原文答案，只是希望可以给出更好的回答，一般上我都会把原文链接贴上，如有侵权请联系删除！
元数据打通数据源、数据仓库、数据应用，记录了数据从产生到消费的完整链路。它包含静态的表、列、分区信息（也就是MetaStore）；动态的任务、表依赖映射关系；数据仓库的模型定义、数据生命周期；以及ETL任务调度信息、输入输出等。
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 前两天Fayson介绍过《CDH5.15和CM5.15的新功能》，与CDH5.15同时发布的还有CDSW1.4，以下我们具体看看CDSW1.4的新功能。 1.CDSW1.4的新功能 ---- 1.模型和实验 - CDSW1.4优化了模型开发到投产的过程。现在，你可以使用CDSW在统一的工作流里创建，训练和部
春风得意马蹄疾，一日看尽长安花 作为快速开始，本章将简单展示SCP三个模块（前处理、下游分析、可视化）的大致功能，各模块各函数的使用细节将在后续教程中详细说明。 目录： 1. 数据探索 9. RNA
RDD是spark特有的数据模型，谈到RDD就会提到什么弹性分布式数据集，什么有向无环图，本文暂时不去展开这些高深概念。
https://www.iteblog.com/archives/1126.html?from=like 以下的话是由Apache Spark committer的Reynold Xin阐述。（就是著
前面一节对单细胞轨迹的数据过滤和降维已经做了解析，而其实主要用这个软件的是用后面的拟时序分析的内容。因此下面对拟时序的内容进行解析。
在大型数据仓库和数据湖中，完整的数据血缘关系可以用来进行数据溯源、表和字段变更的影响分析、数据合规性的证明、数据质量的检查等。
交叉购买分析，有时也叫购物车分析，一般用于判断同时购买某几种产品组合的用户偏好，以便向用户推荐产品。在PowerBI中当然也可以完成类似的分析。
随着数据仓库数据量的增长，数据血缘( Data Lineage or Data Provence ) 对于数据分析来说日益重要， 通过数据血缘可以追溯表-表，表-任务，任务-任务的上下游关系， 用来支撑问题数据溯源，孤岛数据下线的需求。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
