9、深度学习与蛋白质基序预测技术解析

深度学习与蛋白质基序预测技术解析

1. MapReduce 中的 Reduce 函数

在数据处理过程中，每个处理器会对中间结果中的单个键（key2）以及与之关联的所有值列表执行 Reduce 操作。具体来说，处理器会对 (key2, 值列表 2) 进行处理，通过合并、聚合、总结、筛选或转换等操作，将与给定键相关联的值列表进行缩减，最终返回一个单一的（聚合或总结后的）值（value3）。其操作可表示为：Reduce: (key2, 值列表 2) -> value3。这里，key2 是特定领域中的一个键，value2 和 value3 是相应领域中的值。使用这种 MapReduce 模型，用户只需专注于定义 Map 和 Reduce 函数，而无需担心以下执行限制：
1. 数据分区
2. 跨多台机器的程序规划和执行
3. 处理机器故障
4. 避免数据偏差
5. 管理机器间的通信

为了说明研究结果，采用了统计编程语言 R 来分析数据，并帮助研究人员快速可视化结果。

2. Hadoop 分布式文件系统（HDFS）

HDFS 是一种虚拟的文件系统，具有可扩展性，可运行在廉价硬件上，并为应用程序输入提供高吞吐量访问。它是 Hadoop 的数据存储组件，将数据块存储在本地文件系统之上，为多个物理磁盘或文件系统提供统一视图。数据分布在各个节点上，节点是集群中的单个机器，集群则是一组节点的集合。HDFS 适用于“一次写入、多次读取”的应用，一旦数据写入，就不允许更改。Hadoop 采用主从架构，HDFS 的主节点称为 Name Node，从节点称为 Data Node。