高能物理数据分析的Hadoop/HBASE平台研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11375223
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    92.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A2804.粒子探测技术
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2017-12-31

项目摘要

As HEP data volume increasing, the traditional way of data processing, 'data to computing task', is facing more and more challenges, a new computing model, 'computing task to data', has been developed by Appache, including HDFS/Hbase components and Mapreduce programming model, and is attracting more and more attention from enterpises and scientific communities, and gains great successes in many real use cases. But in High Eneregy Physics, the Hadoop just is used as Storage Elements in CMS experiment in U.S, a very limited success.Therefore the project plans to do the following research, including build a new platform of data analysis to change into 'computing job to data ' using HDFS and MapReduce, adopt Hbase as index NO-SQL database of event-level TAG, explore the new physical analysis platform,'computing task to data'. Investigate data structure and permanent starage,re-organize the event strucure to resolve key issue of HDFS to HEP data analysis, enable HEP software to run on HDFS/Hbase platform smoothly using SOA technology,integrate HDFS/Hbase and existing Torque job management system using Mesos open source software. The ultimate goal of the project will build a fully new computing platform to speed up HEP data analysis, and provide references to other similar sciences.
高能物理数据累积越来越多,传统的"数据到计算任务"计算模式受到了很大的挑战,Appache等组织的Hadoop项目,开发了HDFS/Hbase及Mapreduce并行数据处理框架,实现了"计算任务到数据"的全新计算模式,受到业界及科学界的广泛关注和使用,取得了巨大的成功。本申请利用开源软件HDFS、Mapreduce,以及物理事例级的索引数据库Hbase,实现高能物理数据分析的"数据到计算任务"转变,形成新型的高能物理数据处理平台;研究高能物理DST的事例存储方式,重新组织事例的存储结构,克服当前HDFS系统随机访问的问题;利用SOA的技术封装现有的高能物理软件,使其与HDFS/Hbase及MapReduce能无缝对接;研究实现现有的集群计算系统同Hadoop系统的资源管理、集成及共享。项目目标是在Hadoop开源软件基础上建立新型的高能物理分析平台,可以极大提高物理分析效率。

结项摘要

高能物理数据累积越来越多,传统的“数据到计算任务”计算模式受到了很大的挑战,Appache等组织的Hadoop项目,开发了HDFS/Hbase及Mapreduce并行数据处理框架,实现了“计算任务到数据”的全新计算模式,受到业界及科学界的广泛关注和使用,取得了巨大的成功。本项目利用开源软件HDFS、Mapreduce,实现高能物理数据分析的“数据到计算任务”转变,改进原先仅支持数据流访问的机制为支持POSIX语义的访问,形成新型的通用高能物理数据处理平台;同时,利用物理事例级的索引数据库Hbase,建立了高能物理DST的事例新型的存储结构以支持快速索引,也可以通过Tag数据快速过滤大量不感兴趣的事例;利用SOA的技术在现有的高能物理软件Guadi框架增加Hbase的访问模块,使其与HDFS/Hbase及MapReduce能无缝对接;研究实现现有的集群计算系统同Hadoop系统的资源管理、集成及共享。该项目已经为大型项目LHHASO建立了120CPU核芯和180TB存储的新型Hadoop计算系统,以及在BESIII实验上建立了HBase新型的高能物理分析平台,结果显示新型的Hadoop/Hbase平台可以极大提高物理分析效率。

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(1)
专利数量(0)
一种改进的DRF算法对BESIII集群资源管理的优化
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    核电子学与探测技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    霍菁;石京燕;孙功星;阚博文
  • 通讯作者:
    阚博文
A New Data Access Mechanism for HDFS
HDFS的一种新的数据访问机制
  • DOI:
    10.1088/1742-6596/898/6/062018
  • 发表时间:
    2017-10
  • 期刊:
    Journal of Physics: Conf. Series
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Li Qiang;Sun Zhenyu;Wei Zhanchen;Sun Gongxing
  • 通讯作者:
    Sun Gongxing
一种面向HDFS的数据随机访问方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    计算机工程与应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李强;孙震宇;孙功星
  • 通讯作者:
    孙功星
BESIII Physical Analysis on Hadoop Platform
Hadoop 平台上的 BESIII 物理分析
  • DOI:
    10.1088/1742-6596/513/3/032044
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    Journal of Physics: Conference Series
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    孙功星
  • 通讯作者:
    孙功星
基于磁盘I/O性能的Hadoop任务选择策略
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    计算机工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李强;孙震宇;雷晓凤;孙功星
  • 通讯作者:
    孙功星

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其他文献

基于SNMP的集群计算环境的监视系
  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张伟毅;于传松;孙功星
  • 通讯作者:
    孙功星
分布式系统中预测的区间长度对调
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    计算机工程,2005,31(23)
  • 影响因子:
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  • 作者:
    马楠;程耀东;孙功星;于传松
  • 通讯作者:
    于传松
网格计算环境的信息和监视系统实
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
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  • 期刊:
    核电子学与探测技术,2005,25(5),P461-465
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    孙功星;顾明;张伟毅
  • 通讯作者:
    张伟毅
Alluxio数据随机访问方法的研究
  • DOI:
    10.3778/j.issn.1002-8331.1906-0169
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    计算机工程与应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    魏占辰;黄秋兰;孙功星;刘晓宇;王轶
  • 通讯作者:
    王轶
面向高能物理的网格认证中心的设
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    计算机工程,2007,33(20), P268
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    樊滑翔;管文;陈桢黾;孙功星
  • 通讯作者:
    孙功星

其他文献

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相似国自然基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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