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基因数据处理44之cloud-scale-bwamem安装
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-07 热度：181
cloud-scale-bwamem是在spark等云环境上实现bwa-mem算法，加速对全基因组匹配的处理 1.下载： git clone https: //github.com/ytchen0323/cloud-scale-bwamem.git 2.编译： mvn clean package 3.编译成功： [INFO] ----------------------------------------[详细]
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基因数据处理50之cs-bwamem、bwa、snap、bwa-mem与art比较
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-07 热度：64
直接看结果： （1）art仿真数据： hadoop @Master :~/cloud/adam/xubo/data/GRCH38Sub/cs-bwamem $ cat G38L100c50Nhs20 .aln ##ART_Illumina read_length 100 @CM art_illumina -ss HS20 -i GRCH38chr1L3556522 .fna -l 100 -c 50 -o G38L100c50Nhs20 -rs 1[详细]
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基因数据处理45之cloud-scale-bwamem安装（compile.pl安装有问题
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-07 热度：128
脚本： hadoop @Master :~/xubo/tools/cloud-scale-bwamem $ cat compile.pl #! /usr/bin/perl system "mvn clean package" ;chdir "./src" ;system "mvn package -PotherOutputDir" ;chdir "./main/jni_fpga" ;system "mvn package -PotherOutputDir" ;chdi[详细]
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基因数据处理47之ART基因序列数据生成器（仿真）
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-07 热度：57
1.概念： ART基因序列数据生成器 详细请见论文：【1】 和官网【2】 2.下载： ART-bin-GreatSmokyMountains-04.17.16-Linux64.tgz http://www.niehs.nih.gov/research/resources/assets/docs/artbingreatsmokymountains041716linux64tgz.tgz 3.配置 sudo cp到[详细]
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基因数据处理49之cloud-scale-bwamem运行成功
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-07 热度：113
1.先使用art生成数据： 请看前一篇 2.上传fastq到hdfs： hadoop @Master :~/cloud/adam/xubo/data/GRCH38Sub/cs-bwamem $ spark-submit -- class cs . ucla . edu . bwaspark . BWAMEMSpark -- master local [2] / home / hadoop / xubo / tools / cloud - s[详细]
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基因数据处理48之ART使用实例
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-07 热度：104
相关参数请见上一篇 1.使用实例1： hadoop @Master :~/cloud/adam/xubo/data/GRCH38Sub/cs-bwamem $ art_illumina -ss HS20 -i GRCH38chr1L3556522 .fna -l 100 -f 20 -o G38L100F20Nhs20 ==================== ART ==================== ART_Illumina ( 200[详细]
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求0至大数之间的随机数
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-07 热度：120
题目：给定一个String类型的大数(非负整数)，不能直接转化为Integer，类似如下要求 The numbers can be arbitrarily large and are non-negative. Converting the input string to integer is? NOT ?allowed. You should? NOT ?use internal library such as[详细]
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基因数据处理26之avocado运行snap-basic有问题
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-06 热度：137
hadoop@Master:~/xubo/data/testTools/se$ avocado-submit /xubo/avocado/hs2 .fq /xubo/avocado/hs38DH .fa /xubo/avocado/test20160527NUMhs2snap /home/hadoop/xubo/data/testTools/se/snap-basic .properties Using SPARK_SUBMIT=/home/hadoop/cloud/spa[详细]
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工具 | R高效数据处理包dplyr和data.table，你选哪个？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-06 热度：142
dplyr和data.table是R的两个高效数据处理包，这两个包有它们各自的优点。dplyr包的语法更加优雅，提供了更易于人类所能理解的自然语言。data.table包的语法简洁，并且只需一行代码就可以完成很多事情。进一步地，data.table在某些情况下执行效率更高（见这里[详细]
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如何挖掘大数据“钻石矿”? 李克强绘四大路径
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-06 热度：184
中新社 刘震 摄 有人将大数据比喻为“21世纪的钻石矿”。如何在新一轮信息化潮流中抢得先机，掘得富矿？中国国务院总理李克强25日在中国大数据产业峰会暨中国电子商务创新发展峰会(以下简称：数博会)上发表致辞时，为此描绘出四大清晰路径。 路径一：大数据[详细]
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WindowsXP SP3 AFD.sys 本地拒绝服务漏洞的挖掘过程
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-06 热度：141
标 题: WindowsXP SP3 AFD.sys 本地拒绝服务漏洞的挖掘过程 时 间: 2013-03-17,15:22:33 这是本人第一次做漏洞挖掘，2月的时候开始研究漏洞挖掘技术，2月24号那天在进行Fuzz测试的时候偶然的发现了一个afd.sys未处理的异常，然后就对这个异常如获至宝的分析[详细]
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520我与大数据有个约会——上海大数据创新应用论坛完美落幕
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-06 热度：76
2016年5月20日周五下午，由上海市大数据联盟牵头，慧与(中国)有限公司、联通小沃科技与华院数据共同承办，来自金融服务业、运营商、零售及电商、制造等行业的大数据应用先行者们为各行各业170余位来宾们打开了一扇通向大数据应用落地彼岸的智慧之门。会议由[详细]
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基因数据处理31之avocado运行avocado-cli中的avocado问题3-变异
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-06 热度：70
读入的read为： val fqFile = "hs38DHSE1L100F1.sam" 读取结果： cleanedReads. count : 1 { "readNum" : 0 , "contig" : { "contigName" : "chrUn_KN707963v1_decoy" , "contigLength" : 62955 , "contigMD5" : null , "referenceURL" : null , "assembly"[详细]
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基因数据处理32之Avocado运行记录(人造数据集)
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-06 热度：105
主要是需要数据正确，如果中间缺少记录，avocado一般不会成功 1.代码： Avocado修改： /** * Licensed to Big Data Genomics (BDG) under one * or more contributor license agreements. See the NOTICE file * distributed with this work for additional[详细]
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基因数据处理30之avocado运行avocado-cli中的avocado问题1和2
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-06 热度：181
问题1： avocado中的run方法中： println( "stats.coverage:" + stats .coverage ) 调用的是： lazy val coverage = ComputingCoverage.time { ScoreCoverage(inputDataset) } 然后报错： Exception in thread "main" java .lang .UnsupportedOperationExcep[详细]
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基因数据处理33之Avocado运行记录(参考基因组)
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-06 热度：120
1.数据下载： avocaodo的test resource中 2.预处理： cat Homo_sapiens_assembly19 .fasta | grep -i -n '' Homo_sapiens_assembly19Head .txt cat Homo_sapiens_assembly19Head .txt cat Homo_sapiens_assembly19 .fasta | head - 34770016 |tail - 787820[详细]
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nyoj 28 大数阶乘
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-06 热度：82
大数阶乘 时间限制： 3000 ?ms ?|? 内存限制： 65535 ?KB 难度： 3 描述 我们都知道如何计算一个数的阶乘，可是，如果这个数很大呢，我们该如何去计算它并输出它？ 输入 输入一个整数m(0m=5000) 输出 输出m的阶乘，并在输出结束之后输入一个换行符 样例输入[详细]
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机器学习中的相似性度量：距离，原来还有这么多类
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-06 热度：72
来自：苍梧 - 博客园 链接：http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/03/08/1977733.html 在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(SimilarityMeasurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是[详细]
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大数相加，大数相乘和100！
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-06 热度：197
???????????? 自从腾讯HR面试被刷后，也就不想找实习了，记住教训吧，没事还有九月份，现在和其他人几个人都加进去了linux3+1实验室，暑假好好干一个暑假。 ??? 大数相加虽然之前写过，但是现在写代码起码也应该有自己的风格和规范了，其实大数相加和大数相[详细]
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大数据处理语言：U-SQL 介绍
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-06 热度：107
微软宣布了新的 Azure 数据湖（Azure Data Lake）服务，该服务被用于云分析，包括了一个超大规模信息库；一个在 YARN 上建立的新的的分析服务，该服务允许数据开发者和数据科学家分析全部的数据；还有 HDInsight，一个全面管理 Hadoop、Spark、Storm 和 HBas[详细]
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Twitter开源大数据实时分析系统Heron：Heron架构
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-06 热度：154
Heron架构 Heron是Apache Storm的一个直接继承者。从架构角度来看，它与Storm截然不同，但是从API的角度看它是完全向后兼容的。 下面的章节指明了Heron和Storm的区别，描述了Heron背后的设计目标，并解释了其架构的主要组件。 代码库 Heron代码库的详细指南[详细]
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大数据分析界的“神兽”Apache Kylin初解
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-06 热度：186
转自李栋，来自Kyligence公司，也是Apache Kylin Committer PMC member，在加入Kyligence之前曾就职于eBay、微软。 今天分享的主题是：聊聊“神兽”Apache Kylin的最新特性。本次分享将首先对Apache Kylin进行基本介绍；接下来介绍1.5.x最新版本在架构上的重[详细]
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kylin-BI工具-tableau9
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-06 热度：75
Tableau 9 Tableau 9.x has been released a while,there are many users are asking about support this version with Apache Kylin. With updated Kylin ODBC Driver,now user could interactive with Kylin service through Tableau 9.x. Apache Kylin cu[详细]
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Presto随笔
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-06 热度：113
解决了什么问题 快读的交互式查询 presto 和hive到底什么关系 http://www.mutouxiaogui.cn/blog/?p=395 和hive在一个层级，都是基于hdfs的。但是presto可以借助hive的元信息找到hdfs上的节点。 presto现在已经可以连接 MySQL postgre hive等了 presto为什么[详细]
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HDOJ/HDU 5686 Problem B(斐波拉契+大数~)
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-06 热度：163
Problem Description 度熊面前有一个全是由1构成的字符串，被称为全1序列。你可以合并任意相邻的两个1，从而形成一个新的序列。对于给定的一个全1序列，请计算根据以上方法，可以构成多少种不同的序列。 Input 这里包括多组测试数据，每组测试数据包含一个正[详细]
