科学工作流

基于SanXoT框架的定量蛋白质组学工具，是我最近用得比较顺手的一套流程。安装虽然有点挑环境，但跑起来稳定，统计那块也做得比较全，蛮适合搞大规模蛋白质组数据的你来用。 整套流程的逻辑比较清晰，从原始数据导入到系统层级的比较，全都能搞定。重点是它的工作流是为高通量设计的，批量文件也不卡，响应也快。对比用 Excel 和手工脚本要舒服多了。 Windows 安装有点小门槛，得用Visual Studio编译环境，而且必须是C++语言，这个得注意下。像我就是踩坑装错了语言包，建议你提前下好Visual C++ SDK。Python 那块要用setuptools.extension.Extension

uptasticsearch 是为数据科学工作流程量身定制的一个 Elasticsearch 客户端。它了将 Elasticsearch 中的数据提取并转化为 R 和 Python 表格格式的问题，适合需要将数据做进一步的场景。使用起来简单，核心功能是es_search()函数，直接返回一个data.table，包括查询结果和aggs聚合查询的解析结果。支持从 Elasticsearch 1.0.0 版本起的所有版本，你只需要安装install.packages('uptasticsearch')，就能轻松使用。整体来说，uptasticsearch 对于数据科学家来说，适合快速获取并转换数据

Oozie 是 Cloudera 公司为 Apache 开源的工作流引擎框架，用于在 Hadoop 平台上管理和调度作业。

subwf_fork.zip 提供了 Oozie fork 和 subworkflow 的配置数据，可直接用于运行。该资源包支持 Oozie 并发执行多个 action，并支持一个 workflow 调用另一个 workflow。使用者只需修改参数即可根据自身需求进行使用。

Airflow 可以将工作流定义为有向无环图 (DAG)，并按照依赖关系在多个 worker 上调度和执行任务。其强大的命令行工具和丰富的用户界面，为用户提供了便捷的 DAG 管理、流程可视化、进度监控和问题排查功能。

Airflow允许您使用有向无环图（DAG）将任务组织成工作流。Airflow调度器会按照指定的依赖关系在工作节点上执行您的任务。丰富的命令行实用程序使您可以轻松地对DAG进行复杂操作。用户界面使您可以轻松地可视化正在生产中运行的管道，监控进度并在需要时解决问题。

Oozie 的工作流引擎，调度 Hadoop 任务还挺顺手的。尤其是配合 Hive、Pig 这些组件的时候，调度流程一目了然，逻辑清晰。你只要配置个 XML，定义一下 action，整个流程就跑起来了，响应也快，出错提示也比较明确。 Apache Oozie.pdf这份资料整理得还不错，讲了怎么搭建、怎么写 workflow，还带点实践操作。对刚接触大数据调度的你来说，参考价值蛮大，照着做一遍，基本就能上手了。 嗯，顺手一提，如果你用的是 Hue，那 Oozie 的图形化配置也比较方便，可以少写点 XML，适合不太喜欢手敲配置的同学。 还有，如果你想比较一下别的调度工具，像Airflow、Az

源码包的 Azkaban 3.38.0，用起来还挺爽的，尤其是你想自己动手折腾一下工作流调度系统的时候。它跟 Hadoop 配合得蛮紧密，任务依赖也挺清晰的，Web 界面看着干净，操作也不复杂。编译那部分虽然要 Maven 和 JDK，但步骤挺明了，照着来基本不会出错。工作流是靠 XML 来搭的，像拼积木一样，一个个 Job 串起来，逻辑清晰明了。要是你想加点定制功能，Azkaban 也支持插件机制，想扩展点什么功能也比较灵活。如果你在搞大数据调度，又不想每次手动跑脚本，这套还挺值得试试的。

Azkaban 3.43.0 的源码包，专门为 Linux 用户。这个版本的工作流引擎适合批作业的调度和管理，尤其在大数据方面表现不错。你下载解压源码后，通过命令行操作就能完成编译和安装。你只需要注意一点，编译时需要有 Java 和 Maven 环境支持。 安装后，你就能体验 Azkaban 的核心功能：Web 界面管理作业、设置任务依赖、定时触发等等。它支持多种作业类型，还能与其他系统通过 API 对接，简化自动化管理的流程。如果你对工作流管理有需求，这个开源工具真的挺好用。 配置上，它对数据库的要求不高，支持 MySQL、PostgreSQL 等。安装时，你需要配置`azkaban.pro

巴黎萨克莱数据科学中心举办的为期两天的研讨会，介绍了Python和PyData生态系统在数据整理、探索和可视化以及机器学习中的应用。数据科学在各个科学领域和应用中日益受到关注，涵盖数据挖掘、模式识别等多个主题。该活动通过numpy、pandas和matplotlib等工具，为参与者提供使用Python进行数据操作和分析的基础知识，并介绍了scikit-learn库在机器学习中的基本原理和实际应用。请注意，仓库中的材料为示范品，而非最终产品。