【译】使用Spark SQL 运行大规模基因组工作流
编译:诚历，阿里巴巴计算平台事业部 EMR 技术专家，Apache Sentry PMC，Apache Commons Committer，目前从事开源大数据存储和优化方面的工作。
使用Spark SQL 运行大规模基因组工作流
在过去十年中，随着基因组测序价格下降，可用基因组数据的数量逐渐激增。研究人员现在已经能够从英国生物银行等项目的数十万人群中探测遗传变异和疾病之间的关联。这些分析将使人们更深入地了解疾病的根本原因，从而治疗当今一些主要的疾病问题。但是，目前用来分析这些数据集的工具还没有跟上数据增长的步伐。
许多用户习惯于
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【译】数据湖正在成为新的数据仓库
原文链接 https://www.infoworld.com/article/3405443/the-data-lake-is-becoming-the-new-data-warehouse.html?upd=1561666042410 像公有云数据湖和 Delta Lake 这样的平台指出了一个中央数据枢纽的趋势，用来支持决策和AI驱动的自动化决策。 数据仓库是否再次加入这股浪潮呢，或者会逐渐消亡？ 如果你不清楚这个问题的答案也很正常。数据仓库在一方面目前仍处于热门阶段。笔者作为一个长期的行业观察者，看到了在不断创新和创业活动浪潮下行业的快速发展。 这种趋势基本上始于十年前标准设备进入数据仓库主流，然后随着市场向新一代云数仓转移逐渐获得了新动力。在过去几年中，一个云数仓供应商（Snowflake） 在市场上获得了非常多的支持。 数据仓库的
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数据湖正在成为新的数据仓库
原文链接 https://www.infoworld.com/article/3405443/the-data-lake-is-becoming-the-new-data-warehouse.html?upd=1561666042410 编译：诚历，阿里巴巴计算平台事业部 EMR 技术专家，Apache Sentry PMC，Apache Commons Committer，目前从事开源大数据存储和优化方面的工作。 像公有云数据湖和 Delta Lake 这样的平台指出了一个中央数据枢纽的趋势，用来支持决策和AI驱动的自动化决策。 数据仓库是否再次加入这股浪潮呢，或者会逐渐消亡？ 如果你不清楚这个问题的答案也很正常。数据仓库在一方面目前仍处于热门阶段。笔者作为一个长期的行业观察者，看到了在不断创新和创业活动浪潮下行业的快速发展。 这种趋势基
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