目录 1. 组装算法 1)基于OLC算法 2)基于DBG算法 3)OLC vs DBG 2. 组装软件 3. 组装策略 4. 组装项目实施 1)测序前的准备 2) 测序样品准备 3)测序策略的选择 4)质控.基因组组装.质量评估 5)基因组注释 6)生物学分析 7)更多参考内容 5. 动植物Denovo测序项目的主要分析内容 1. 组装算法 一般有基于OLC(Overlap-Layout-Consensus, 先重叠后扩展)和基于DBG(De Brujin Graph)两种组装算法.基于OLC的

1.简介在统计学中,肯德尔相关系数是以Maurice Kendall命名的,并经常用希腊字母τ(tau)表示其值.肯德尔相关系数是一个用来测量两个随机变量相关性的统计值.一个肯德尔检验是一个无参数假设检验,它使用计算而得的相关系数去检验两个随机变量的统计依赖性.肯德尔相关系数的取值范围在-1到1之间,当τ为1时,表示两个随机变量拥有一致的等级相关性:当τ为-1时,表示两个随机变量拥有完全相反的等级相关性:当τ为0时,表示两个随机变量是相互独立的. 假设两个随机变量分别为X.Y(也可以看做两个集合

目录 1.Paxos算法存在的问题 2.Raft算法     2.1 复制状态机     2.2. Raft算法     2.2.1 安全性问题     2.2.2 Leader选举     2.2.3日志复制         日志一致性检查         日志提交 参考资料 1.Paxos算法存在的问题 Paxos算法是莱斯利·兰伯特(英语:Leslie Lamport,LaTeX中的「La」)于年提出的一种基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法. 难以理解 “The dirty lit

Paxos算法是莱斯利·兰伯特(Leslie Lamport)1990年提出的一种基于消息传递的一致性算法.Paxos算法解决的问题是一个分布式系统如何就某个值(决议)达成一致.在工程实践意义上来说,就是可以通过Paxos实现多副本一致性,分布式锁,名字管理,序列号分配等.比如,在一个分布式数据库系统中,如果各节点的初始状态一致,每个节点执行相同的操作序列,那么他们最后能得到一个一致的状态.为保证每个节点执行相同的命令序列,需要在每一条指令上执行一个“一致性算法”以保证每个节点看到的指令一致.本

问题 我们在生产环境中使用SQLite时中发现建表报“table xxx already exists”错误,但DB文件中并没有该表.后面才发现这个是SQLite在实现过程中的一个bug,而这个bug与数据字典的一致性相关,下面这篇文章主要讨论SQLite的缓存机制,以及缓存一致性实现的策略,希望对大家了解SQLite缓存机制有一定的帮助. 缓存 SQLite中缓存主要包括两方面,数据字典缓存和数据页缓存.SQLite本身是一个文件数据库,所有的数据都在一个DB文件中,文件以块(page)的形式

转载链接:http://www.cnblogs.com/zhangyoushugz/archive/2012/11/09/2762720.html 众所周知,在之前的sqlserver版本中,一般采用GUID或者identity来作为标示符,但是identity是一个表对象,只能保证在一张表里面的序列,当我们遇到以下情况时, 表1 ID 订单类型 价格 1 火车票 200 4 飞机票 2000 5 船票 600 表2 ID 订单类型 价格 2 酒店 400 3 公园门票 170 6 租车费用 3

原帖地址:http://www.solinx.co/archives/415?utm_source=tuicool&utm_medium=referral一致性算法Raft详解背景 熟悉或了解分布性系统的开发者都字段一致性算法的重要性,Paxos一致性算法从90年提出到现在已经有二十几年了,而Paxos流程太过于繁杂实现起来也比较复杂,可能也是以为过于复杂 现在我听说过比较出名使用到Paxos的也就只是Chubby.libpaxos,搜了下发现Keyspace.BerkeleyDB数据库中也使用

mysql序列(这里只谈innodb引擎): 在使用mysql的AUTO_INCREMENT时,使用AUTO_INCREMENT的字段必须建有索引,也可以为索引的一部分.当没有索引时会报错:          由于mysql是索引组织表,数据存放在主键中,又由于自增列字段内容长度较小,建议选用自增字段为主键. 对于mysql来说AUTO_INCREMENT 的加锁模式是由参数innodb_autoinc_lock_mode决定的,不同的加锁模式加上的不同的insert方式对mysql产生不同的影

问题的提出 在计算机科学领域,分布式一致性是一个相当重要且被广泛探索与论证问题,首先来看三种业务场景. 1.火车站售票 假如说我们的终端用户是一位经常坐火车的旅行家,通常他是去车站的售票处购买车票,然后拿着车票去检票口,再坐上火车,开始一段美好的旅行----一切似乎都是那么和谐.想象一下,如果他选择的目的地是杭州,而某一趟开往杭州的火车只剩下最后一张车票,可能在同一时刻,不同售票窗口的另一位乘客也购买了同一张车票.假如说售票系统没有进行一致性的保障,两人都购票成功了.而在检票口检票的时候,其中一

序列是指有序的队列,重点在"有序". 一.Python中序列的分类 Python中的序列主要以下几种类型: 3种基本序列类型(Basic Sequence Types):list.tuple.range 专门处理文本的附加序列类型(Text Sequence Types):str 专门处理二进制数据的附加序列类型(Binary Sequence Types): bytes.bytearray.memoryview 按照序列是否可被改变分类: 可变序列: list 不可变序列:tuple

分布式存储系统通常通过维护多个副本来进行fault-tolerance,提高系统的availability,带来的代价就是分布式存储系统的核心问题之一:维护多个副本的一致性.一致性协议就是用来干这事的,即使在部分副本宕机的情况下.Raft是一种较容易理解的一致性协议.一致性协议通常基于replicated state machines,即所有结点都从同一个state出发,都经过同样的一些操作序列,最后到达同样的state. 为了便于理解,Raft大概将整个过程分为三个阶段,leader elec

分布式系统除了能提升整个系统的性能外还有一个重要的特性就是提高系统的可靠性,可靠性指的是当分布式系统中一台或N台机器宕掉后都不会导致系统不可用,分布式系统是state machine replication的,每个节点都可能是其他节点的快照,这是保证分布式系统高可靠性的关键, 而存在多个复制节点就会存在数据不一致的问题,这时一致性就成了分布式系统的核心:在分布式系统中必须保证: 假如在分布式系统中初始是各个节点的数据是一致的,每个节点都顺序执行系列操作,然后每个节点最终的数据还是一致的. 一致性

1 网络IO模型 安装memcached需要先安装libevent Memcached是多线程,非阻塞IO复用的网络模型,分为监听主线程和worker子线程,监听线程监听网络连接,接受请求后,将连接描述字 pipe 传递给worker线程,进行读写IO, 网络层使用libevent封装的事件库,多线程模型可以发挥多核作用,但是引入了cache coherency和锁的问题,比如,Memcached最常用的stats 命令,实际Memcached所有操作都要对这个全局变量加锁,进行计数等工作,带来

一.简介: 一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中,判定哈希算法好坏的四个定义: 1.平衡性(Balance) 2.单调性(Monotonicity) 3.分散性(Spread) 4.负载(Load) 普通的哈希算法(也称硬哈希)采用简单取模的方式,将机器进行散列,这在cache环境不变的情况下能取得让人满意的结果,但是当cache环境动态变化时,这种静态取模的方式显然就不满足单调性的要求(当增加或减少一台机子时,几乎所有的存储内容都要被重新散列到别的缓冲区中). 一致性哈希算法的

一.事务 定义:所谓事务,它是一个操作序列,这些操作要么都执行,要么都不执行,它是一个不可分割的工作单位. 准备工作:为了说明事务的ACID原理,我们使用银行账户及资金管理的案例进行分析. [sql] view plaincopyprint? // 创建数据库 create table account( idint primary key not null, namevarchar(40), moneydouble ); // 有两个人开户并存钱 insert into account valu

1.应用场景 (1)分布式中的一致性 Paxos算法主要是解决一致性问题,关于“一致性”,在不同的场景有不同的解释: NoSQL领域:一致性更强调“能读到新写入的”,就是读写一致性数据库领域:一致性强调“所有的数据状态一致”,经过一个事务后,如果事务成功,所有的表数据都按照事务中的SQL进行了操作,该修改的修改,该增加的增加,该删除的删除,不能该修改的修改了,该删除的没删掉:如果事务失败,所有的数据还是在初始状态:状态机:在状态机中的一致性更强调在每个初始状态一致的状态机上执行一串命令后状态都必

转载地址:http://www.lxway.com/4618606.htm 维基的简介:Paxos算法是莱斯利·兰伯特(Leslie Lamport,就是 LaTeX 中的"La",此人现在在微软研究院)于1990年提出的一种基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法. Paxos算法目前在Google的Chubby.MegaStore. Spanner等系统中得到了应用,Hadoop中的ZooKeeper也使用了Paxos算法,在上面的各个系统中,使用的算法与Lamport提出的 原

转贴请注明原帖位置:http://www.cnblogs.com/basecn/p/4288456.html 测试Twemproxy集群,双主双活 向twemproxy集群做写操作时,发现key的分布不太理想.在测试节点故障时,也发现一些和预想不太一样的地方. 1.Key的一致性Hash 当尝试以a001,a002这样有规律且的key值写入的时候,在4节点的集群环境中,key主要分布在其中的2台节点,另外两台分配极少.对于一些应用来说,key值可能根据一定规则生成,所以有被定向分配的可能. 解决

做人事档案的系统考虑到数据的安全性与一致性,毕竟是要对外上线.真正投入使用的项目,数据库的可靠性与安全性上我们开发人员要考虑的就很多了,记得做机房收费系统时注册新卡是自己为了简单,写成了一个存储过程(存储过程加事务),完成了一个功能的实现就万事大吉了,这次想换一种新的方法:经过和师哥的交流学习,在代码中使用事务同样也是可以解决问题的,可以保证数据的正确性,就像银行取款一样,如果在取款的过程中取款机出现故障,我们个人的账户上的金额不会受任何影响等. 代码中使用事务前提:务必保证一个功能(或用例)在

分布式一致性算法--Paxos Paxos算法是莱斯利·兰伯特(Leslie Lamport)1990年提出的一种基于消息传递的一致性算法.Paxos算法解决的问题是一个分布式系统如何就某个值(决议)达成一致.在工程实践意义上来说,就是可以通过Paxos实现多副本一致性,分布式锁,名字管理,序列号分配等.比如,在一个分布式数据库系统中,如果各节点的初始状态一致,每个节点执行相同的操作序列,那么他们最后能得到一个一致的状态.为保证每个节点执行相同的命令序列,需要在每一条指令上执行一个“一致性算法”

Raft 算法是可以用来替代 Paxos 算法的分布式一致性算法,而且 raft 算法比 Paxos 算法更易懂且更容易实现.本文对 raft 论文进行翻译,希望能有助于读者更方便地理解 raft 的思想.如果对 Paxos 算法感兴趣,可以看我的另一篇文章:分布式系列文章--Paxos算法原理与推导 摘要 Raft 是用来管理复制日志(replicated log)的一致性协议.它跟 multi-Paxos 作用相同,效率也相当,但是它的组织结构跟 Paxos 不同.这使得 Raft 比 Pa