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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：2021-03-08 热度：70

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[详细]
基因数据处理49之cloud-scale-bwamem运行成功

所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-08 热度：180

副标题#e# 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-scale-bwamem-0.[详细]
基因数据处理48之ART使用实例

所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-08 热度：127

副标题#e# 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[详细]
求0至大数之间的随机数

所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-08 热度：78

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?B[详细]
??攻略｜13招神技让你在数据科学和数据分析工作中脱颖而出

所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-07 热度：115

副标题#e# 简介：我有幸在很早参与了一个大数据科学项目，我非常喜欢其中的工作，甚至我意识到我的努力可以增加一些公司的价值。然而，可悲的是，只有不到30%的数据科学项目最终实施了。我备受打击的意识到我的努力被浪费了。但是，我不是唯一的一个。几乎[详细]
基因数据处理46之cloud-scale-bwamem安装（compile.pl安装没问题

所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-07 热度：74

版本：https://github.com/ytchen0323/cloud-scale-bwamem/releases/tag/v0.2.1 1.需要设置spark路径： !--systemPath/cluster/spark/spark-1.3.1-bin-hadoop2.4/lib/spark-assembly-1.3.1-hadoop2.4.0.jar/systemPath -- systemPath/home/hadoop/cloud/sp[详细]
基因数据处理51之cs-bwamem集群版运行*

所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-07 热度：53

将master的local改为集群就可以了。集群运行结果：问题：匹配50条的时候，bwa和snap都是生成50条。但是cs-bwamem会生成492条，其中25和50条重读的很多，匹配位置不同。不知道为啥？记录： D:1win7javajdkbinjava -Didea.launcher.port=7538 "-Did[详细]
《剑指offer》:[16]打印1到最大的N位数

所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-07 热度：182

题目：输入数字N，按顺序打印从1到最大的n位十进制数。比如输入3，则打印出1、2、3一直到最大的三位数即：999. 乍一看这个题目很简单，我们很快就会写出下面的代码： void onetoN(int n){int number=1;for(int i=0;in;i++){number*=10;}for(int i=1;inumbe[详细]
基因数据处理52之cs-bwamem集群版运行（1千万条100bp的reads）

所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-07 热度：156

副标题#e# 1.art生成模拟序列： art_illumina -ss HS20 -i GRCH38BWAindex/GRCH38chr1L3556522.fna -l 100 -c 10000000 -o g38L100c10000000Nhs20 2.上传到hdfs，制定partition数 spark-submit --class cs.ucla.edu.bwaspark.BWAMEMSpark --master spark://[详细]
NDK开发 - JNI数组数据处理

所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-07 热度：164

副标题#e# 很多时候利用 NDK 开发都是为了对数据进行加密操作，因为单纯的 Java 太容易被反编译了，加密算法也就很容易被破解，而利用 C/C++ 开发可以加大破解难度。文件的数据加密就需要通过 byte 数组传给 JNI。传送门：NDK开发 - JNI数组数据处理 JNI[详细]
利用BI搭建零售业数据信息平台

所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-07 热度：103

某百货公司是全市规模最大的以零售为主、多元化经营的股份制商业企业。拥有员工数千人，经营国内外品牌2300余种，年商品销售额逾10亿人元。销售体量如此庞大的企业近几年在IT建设上出现了问题，集团内部的信息化数据有些跟不上业务扩张的步伐。虽然该集团[详细]
BZOJ 1670 [Usaco2006 Oct]Building the Moat护城河的挖掘

所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-07 热度：151

Description 为了防止口渴的食蚁兽进入他的农场，Farmer John决定在他的农场周围挖一条护城河。农场里一共有N(8=N=5,000)股泉水，并且，护城河总是笔直地连接在河道上的相邻的两股泉水。护城河必须能保护所有的泉水，也就是说，能包围所有的泉水。泉水一定[详细]
基因数据处理70之Picard安装没成功

所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-07 热度：172

1.下载： https://github.com/broadinstitute/picard.git 2.安装： hadoop@Master:~/xubo/tools/picard$ ant clone-htsjdkBuildfile: /home/hadoop/xubo/tools/picard/build.xmlclone-htsjdk: [exec] Cloning into 'htsjdk'... [echo] Checking out HTSJDK[详细]
OBIEE RPD开发

所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-07 热度：107

A parent-child hierarchy is a hierarchy of members that all have the same type. This contrasts?with level-based hierarchies,where members of the same type occur only at a single level of the?hierarchy. The most common real-life occurrenc[详细]
推荐 | 9个最佳的大数据处理编程语言

所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-06 热度：195

副标题#e# 大数据的浪潮仍在继续。它渗透到了几乎所有的行业，信息像洪水一样地席卷企业，使得软件越发庞然大物，比如Excel看上去就变得越来越笨拙。数据处理不再无足轻重，并且对精密分析和强大又实时处理的需要变得前所未有的巨大。那么，在巨大的数据集[详细]
基因数据处理36之qc-metrics安装

所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-06 热度：75

副标题#e# 更多代码请见：https://github.com/xubo245/SparkLearning Spark中组件Mllib的学习之基础概念篇 1解释 Read and variant metrics,useable for pipeline quality control purposes qc-metrics主要是用于read和变异的度量，流水线质量控制的目的 2.[详细]
基因数据处理34之使用samtools和bcftools进行变异分析

所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-06 热度：67

1.指令：（1） samtools mpileup -vf Homo_sapiens_assembly19chr20.fasta NA12878_snp_A2G_chr20_225058.sorted.bam NA12878_snp_A2G_chr20_225058.variants 或者： samtools mpileup -vf Homo_sapiens_assembly19chr20.fasta NA12878_snp_A2G_chr20_225[详细]
推荐系统技术 --- 文本相似性计算（二）

所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-06 热度：65

副标题#e# 第一篇地址：推荐系统技术之文本相似性计算（一）上一篇中我们的小明已经中学毕业了，今天这一篇继续文本相似性的计算。首先前一篇不能解决的问题是因为我们只是机械的计算了词的向量，并没有任何上下文的关系，所以思想还停留在机器层面，还没有[详细]
基因数据处理35之使用samtools和bcftools进行变异分析2--连续处

所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-06 热度：196

指令： samtools mpileup -uf Homo_sapiens_assembly19chr20.fasta NA12878_snp_A2G_chr20_225058_longer.sorted.bam | bcftools call -mv NA12878_snp_A2G_chr20_225058_longer.raw.vcf bcftools filter -s LowQual -e '%QUAL20 || DP100' NA12878_snp_A2[详细]
基因数据处理37之bdg-formats编译成功

所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-06 热度：109

更多代码请见：https://github.com/xubo245/AdamLearning 1解释 bdg-formats是在spark平台上用avro定义的基因处理的数据格式，包括read、sam、vcf、databaseannotion在云平台上的格式，主要用于Adam系统中 2.代码：【2】下载编译： mvn clean package -D[详细]
《hadoop进阶》PeopleRank从社交关系中挖掘价值用户

所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-06 热度：125

副标题#e# 转载请注明出处：转载自? Thinkgamer的CSDN博客： blog.csdn.net/gamer_gyt 代码下载地址：点击查看 1：PageRank 与 PeopleRank 2：需求分析：挖掘CSDN博客的价值用户 3：算法模型：PeopleRank算法 4：架构设计：从数据准备到PR算法的MR化 5：程[详细]
XTU 1247 Robb#39;s Problem

所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-06 热度：146

思路：大数处理，可以用二维数组，也可以用Java的BigInteger来处理。我用的是Java，因为方便、快捷。 AC代码如下： import java.util.*;import java.math.*;public class Main{ final static int MAXN = 1005; public static void main(String args[]){ Sc[详细]
基因数据处理38之dbSnpId到omimId的映射表

所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-06 热度：78

1.下载：首先收到【2】，来源是【2】【1】中有描述： You can also get those SNPs with an OMIM ID number by downloading from the dbSNP FTP site: the OmimVarLocusIdSNP table contains the information you need for your organisim of interest ([详细]
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：78

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.propertiesUsing SPARK_SUBMIT=/home/hadoop/cloud/spark[详细]
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：103

副标题#e# 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[详细]

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