באמצעות Spark כדי לאשר מחקר מדעי חומרי וחדשנות הנדסית

בשנים האחרונות, Apache Spark התפתחה ככלי רב עוצמה לקידום מחקר וחדשנות בתחומים מדעיים שונים, כולל מדעי החומר.היכולת שלו לעבד נתונים גדולים במהירות וביעילות הופכת אותו אידיאלי לטיפול בסימולציות מורכבות, נתונים ניסיוניים וניתוחים חישוביים.כפי שמחקר חומרים עובר לעידן של נתונים-intensive, עיבוד חד-מכונה מסורתי הופך לעתים קרובות לאלכסוני של Spark מאפשר למהנדסים בקנה מידה זה, כדי לנתח את שיטות העבודה הטובות ביותר, או ליישם את הטכניקות יעילות אלה, או ליישם את שיטות עבודה, באופן אחר, כדי לבצע בדיקות ביצועים, או ליישם את שיטות עבודה.

מה זה Apache Spark?

Apache Spark הוא מנוע ניתוח פתוח, מאוחד המיועד לעיבוד נתונים בקנה מידה גדול על פני מחשבים מקובצים.בניגוד למסגרות ישנות יותר כמו Hadoop MapReduce, Spark מבצעת את ה-FLT:0in-memory חישובFLT:1, אשר מפחית באופן דרמטי את הזמן שבילה קריאה וכתיבה תוצאות ביניים לדיסק.D.a Reilient Distried Dataset (D) מאפשר עיבוד נתונים מקבילה (S)

עבור מדענים חומריים שהורגלו לכלי ניתוח חד-פעמיים או צינורות לעיבוד אצווה, Spark מציעה דרך לטפל במאגרי נתונים שגדלים לתוך terabytes או קטוביטים - פלטים משותפים ממכשירים סריקה ברזולוציה גבוהה, דינמיקה מולקולרית ממושכת, או משלבת מודלים ניסיוניים של CRC, או משלבת מודלים פונקציונליים.

מדוע מדע חומרי זקוק לכלי נתונים גדולים

מדע החומרי חולק באופן מסורתי בין עבודה ניסיונית לבין מודלים חישוביים.עם זאת, הופעתה של סינתזה של בעל פה גבוה, סיווג גבוה, חישובים ראשוניים בקנה מידה גדול דחפה את נפח, מהירות, ומגוון נתונים לפני היכולת של גיליון אלקטרוני קונבנציונלי או בתסריטי פייתון. Common הדורש גישה גדולה של נתונים כוללים:

• (FLT:0) באמצעות חישובים של סקריפט 1:1 מאלפי תרכובות מועמד לנכסים כמו פער הלהקה, כוח רב או פעילות קטליטית.
• (FLT:0) ניתוח תמונה של ההרחבה: 1 (צילום: ⁇ ) ממיקרוסקופים אלקטרונים שיוצרים ג'יגה-בייט של תמונות לכל ישיבה, כל אחד הדורש פלחציה, מיצוי תכונה וניתוח סטטיסטי.
• (FLT:0) מיפוי מיפוי מיפוי של מיפוי: 1 (XRD) באמצעות X-ray diffraction (XRD) שבו כל דפוס הוא וקטור של אלפי ערכים אינטנסיביים; ספריות משלבות מייצרים מיליוני דפוסים כאלה.
• (FLT:0) Data fusionofFLT:1 ממכשירים מרובים (EDX, Raman, XRD, DSC) ל-DSC מאוחדת עבור ניתוח של נכסים או כשל.

ללא עיבוד מבוזר, משימות אלה הופכות איטיות או כואבות. Spark מספק מסלול כדי להפעיל ניתוחים כאלה במקביל על פני ליבות רבות או צמתים, לעתים קרובות להפחית את זמן ההוצאה מימים עד שעות או אפילו דקות.

תגיות Spark in Material Science

ניתוח נתונים של טכניקות Characterization

מכשירים מודרניים לייצר זרמים של ספקטרום, diffractograms, ו micrographs. Spark ניתן להשתמש כדי מקבילים לעיבוד של אוספים גדולים אלה.לדוגמה, כאשר ניתוח ספריית 10,000 XRD תבניות, החוקרים יכולים לטעון את ה- Dataset המלא לתוך DataFrame, ולאחר מכן ליישם את שיא-מציאת, תת-קרקעית רקע ותפקודי שלב במקביל.

סימולציות גדולות של SCITAL

בעוד Spark אינו מנוע דינמיות מולקולרית עצמו, הוא יכול להתזנד ולתפוקי סימולציה לאחר תהליך לאחר תהליך, ההרכב המופץ של LAMMPS או VASP פועל - כל אחד עם תנאים מוקדמים מעט שונים או יצירות - ניתן לנהל על ידי לוח הזמנים של Spark.לאחר סימולציות שלמות, Sparks אוספת את התוצאות, מבצע ניתוח סטטיסטי (למשל, חישוב של אפקטיביות, מודולריות), וסימולציות אופטיות המכילות יעילות של ניתוח פלסטיות, במיוחד עבור רכיבי ניתוח פלסטיים, כולל ניתוח פלסטיים, כולל ניתוח פלסטיים.

Machine Learning for Property Prediction

ספריית MLlib מספקת יישום רחב של אלגוריתמים רבים של למידת מכונה משותפת: רגרסציה (ליני, יער אקראי, עצי ⁇ -boosted), סיווג (העברה תיאולוגית, SVMs), המקבץ (k-means, DBSCAN), והפחתה ממדית (PCA) יכולה להשתמש במדענים חומריים אלה כדי לבנות מודלים חיזוייים עבור קשיחות, התנהגות תרמית, פער ניסיוני, או עיגולים, לדוגמה, על בסיס של קיבולת של קיבולת של עיבוד אקראית של נתונים אקראית, לדוגמה, על בסיס נתונים של סימולרטיים, על בסיס מודל של סימולרטיבית (Squareplereplereplerety) של עיבוד של נתונים של נתונים של סימולרטי, DBFrost) של נתונים של סימולטיבי (Squarety) של סימולציות, על בסיס של סימולציות, על בסיס נתונים של סימולציות גבוהה של נתונים של נתונים של נתונים של נתונים של נתונים של נתונים של נתונים של נתונים של נתונים של נתונים של נתונים של סימולציות, לדוגמה, על בסיס נתונים של נתונים של סימולציות (PCA).

אינטגרציה וגרף ידע

מחקרים חומרים מודרניים לעתים קרובות כרוך שילוב נתונים ממקורות מרובים: הסמכה הספק, יומני סינתזה, דוחות הסינתון, ופלטי סימולציה. Spark SQL מאפשר לחוקרים להצטרף למאגרי נתונים נפרדים אלה - הכלול בפורמטים ומיקומים שונים - לתוך גרף ידע אחיד "חומרים ידע" (חומרים) "שימוש ב-DataFrames עם schemas, אחד יכול לזהות בין פרמטרים ונכסים סופיים על פני מאות גלקסיות מסוימות."

שימוש במקרים של הגדרות מחקר

שלב אבחון גבוה באמצעות חישובים

צוות במעבדה לאומית משתמש Spark כדי לעבד סרטי קומפוזיציה רצופים (CCS) דקים.לאחר שיתוף פעולה, מפות XRD אוטומטיות לאסוף דפוסים ב 10,000 נקודות דיסקרטיות.כל דפוס מכיל 20,000 ערכים אינטנסיביים.שימוש Spark, הצוות מסתמך על דפוסים אלה לתוך נתוניםFrame, חל על שיא-מציאת תפקוד מוגדר למשתמש), ולאחר מכן מקבץ את שיא הפסגות לזיהוי של 20 שעות שונות, על מנת להפחית את הניתוחים החדשים של 20 דקות.

אימות תורת תפקוד ההכחשה (DFT)

בעיצוב חומרים חישוביים, החוקרים לעתים קרובות מסמנים אלפי מבני מועמד באמצעות קודים DFT כגון VASP או Quaum ESPRESSO. Spark יכול לפעול כמנהלת זרימת עבודה: זה קורא רשימה של מבנים ממסד נתונים, מפיץ את עבודות DFT על פני אשכול (באמצעות כלים כגון PySpark עם exetor מותאם אישית), אוסף את הקבצים, ומוציא כמויות כמו כל אנרגיה ומבנה לאחר כל העבודה, יחד עם סימולציה, כדי לנפחים, עם סימולציה של סידרה חדשה, עם סימולציה של סידרה, עם סידרה של סטטיסטיקות, עם סימולציה, עם ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇

ניתוח בזמן אמת של ניסויי סיינטזה

במהלך סינתזה פולימרנית גבוהה, חיישנים לייצר נתונים על טמפרטורה, לחץ, מולטי, צפיפות אופטית כל שנייה. מנוע הזרמת המבנה של Spark יכול לזרז את הנתונים החיים האלה, לבצע על בקרת תהליכים סטטיסטיים חד-פעמיים, ולהזהיר את מפעילי הסטטיסות.הצנרת כותבת נתונים מעובדים למסד נתונים לניתוח מאוחר יותר.

היתרונות של שימוש ב Spark במדעי החומר

• (FLT:0Speed:03:EveFLT:1) חישוב In-memory מאיץ עיבוד נתונים, המאפשר תובנות מהירות יותר.לדוגמה, טעינה של 50 GB XRD נתונים לתוך מטמון Spark יכולה להפחית את זמן הניתוח החוזר מכמה דקות עד שניות.
• (FLT:0)איכותיות: 1) טבע מבוזר של Spark אומר כי ככל שספירת נתונים גדלה, החוקרים יכולים פשוט להוסיף עוד צמתים של עובדים. אשכול של כמה עשרות מכונות יכול לעבד terabytes של נתונים בנוחות.
• (FLT:0) ⁇ :0 (FLT:1) Spark תומך בשפות תכנות מרובות (Python, Scala, Java, R) מדענים חומרים שכבר משתמשים ב- Python לניתוח יכולים לשלב את Spark מבלי ללמוד ערימה חדשה.
• (FLT:0) אינטגרציה: 1FLT) Spark מתחבר בקלות עם אחסון נתונים קיים (HDFS, S3, מסדי נתונים) ומסגרות למידת מכונה (TensorFlow on Spark, MLlib) זה גם עובד עם ג'וסטר מחברות, מה שהופך אותו נגיש לעבודה סיור.
• (FLT:0) יעילות:FLT:1 על ידי שימוש במקבץ Sparks מבוסס ענן (למשל, אמזון EMR, Databricks, Google Dataproc), מעבדות יכולות לשלם רק את הזמן הנימוק שהן צריכות, תוך הימנעות מהשקעות חומרה גדולות.

אתגרים ושיקולים

בעוד ספארקס מציע יתרונות משמעותיים, חוקרי מדע החומר חייבים להיות מודעים למכשולים פוטנציאליים:

• (FLT:0Data Serialization Overhead:FLT:1 אם הנתונים עמוסים באחסון איטי בכל פעם, היתרון המופץ יורד.שימוש בתבניות טוראר כמו פארקט עם חלוקה נאותה מצמצם את זה.
• (FLT:0) אוסף Garbage Collection Tuning:FLT:1 אובייקטים גדולים (למשל, מערך תמונות) יכולים לגרום לפסקות GC ארוכות.S. מחוץ לזיכרון וסידורי קריויזציה יכולים להפחית את זה.
• (FLT:0 UDF Performance:FLT:1) פונקציות Python המוגדרות על ידי משתמשים אינן מועילות אופטימיזציה של Spark's מובנה-in. for Performance-in Critical Task, השתמש בפונקציות בנויות-in SQL או בפונקציות הווקטוריות של PySpark (pandas UDFs).
• (ב) [ה]הלל: [ה] [ה]: [ה] [ה]] [ה]], [ה'], [ה'], [ה']'[ה']'[ה']'[ה']'[ה']'[ה']'[דרוש] את ה''''''''''']'''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''

יישום Spark ב- Research Workflow

הקמת הסביבה

חוקרים יכולים להתחיל על ידי פריסת ספארקס במחשב נייד יחיד (מצב מקומי) עבור ניסויים בקנה מידה קטן, ולאחר מכן בוגר אשכול.ספקי ענן רבים מציעים שירותי ספא מנוהלים אשר מטפלים ברשת, דרוג, וסובלנות אשמה. עבור צרכים ספציפיים במעבדה, אשכול ביצועים גבוהים מקומי (HPC) יכול להיות ספאק מותקן לצד HDFS לחלופין, באמצעות פריסות מכולות (Docker, Kubernet) מספק יכולת נמל.

פיתוח תסריטים וקווי פייפר

רוב זרימת העבודה של מדע החומרי ניתן לבטא כסדרה של טרנספורמציה Spark. A טיפוסית אולי:

1. לטעון נתונים גולמיים (למשל, קבצי CSV ממכשיר XRF).
2. נתונים פארזה ונקיים (למשל, להסיר שורות מושחתות, לנרמל אטימות).
3. החל הנדסה תכונה (למשל, PCA על חלונות ספקטרליים).
4. להפעיל מודל למידה מכונה (למשל, עץ מודבק לסיווג של חומר).
5. שמור תוצאות חזרה לאחסון (Parquet או מסד נתונים).

באמצעות המחברות של ג'וטר עם FLT:0 (ipysparkFLT) 1 או AFLT:2DatabricksofLT 3 הסביבה מאפשרת פיתוח אינטראקטיבי.

שילוב עם כלים אחרים

(הופנה מהדף ⁇ ) ⁇ (ה) ⁇ (ה) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇

שיטות טובות ביותר עבור חוקרים במדעי החומר

• (FLT:0)Use Parkt עם חלוקת:FreaLT:1) להמיר קבצים ASCII גולמיים ל-Parkt ו- מחיצה על ידי קבוצות ניסיוניות או מעמד חומרי.
• (ב) תוצאות של ההרחבה:0Cachemediate: FLT:1 כאשר מבצעים אלגוריתמים רבי-הרצה (למשל, k-means קיבוץ על תבניות XRD), יש להמשיך את תחילת הנתונים המשתנים בזיכרון באמצעות FLT:1 או ;2.
• (FLT:0)Optimize UDFs:FIRLT:1 עבור ניתוח ספקטרלי מותאם אישית, לנסות ליישם לוגיקה באמצעות פונקציות בנויות של Spark SQL או pandas UDFs (Pandas on Spark) להימנע מ-F-at-a-time Python UDFs במידת האפשר.
• (ב) ,0) ,Monitor Resource Usage:FLT:1 השתמש ברשת האינטרנט של Spark UI כדי לבדוק את הנתונים, תקופות משימה ארוכות, או מכשולים מופרזים.
• (FLT:0) Collaborate מוקדם:FLT:1eurate; אינטגרטיבית של מהנדס נתונים או מדען חישובי במהלך שלב התכנון המחקר. a היטב תוכנן schema ומבנה metadata משלם דיבידנדים מאוחר יותר.
• (FLT:0)Document and Share Workflows:03FLT:1 , כי צינורות מדעי החומר יכול להיות מורכב, לשמור תיעוד ברור ובקרת גרסאות (למשל, באמצעות Git עם ג'וסטר מחברות).

משאבים חיצוניים להתחיל

כדי לצלול עמוק יותר, לשקול את המשאבים האלה:

• (ב) [13]:0) ,Apache Spark מסמך רשמי של ההרחבה: ⁇ 1 (משנת 2017) - מכסה את ההתקנה, התצורה ואת הממשק המלא.
• (ב) ויקרא:א): ספריית למידת מכונות (הראשונה) – תיעוד של אלגוריתמים הרלוונטיים לחיזוי רכוש.
• (FLT:0) החומרים ProjectigtureFLT:1 - מסד נתונים פתוח של נתונים חומרים מקובצים שניתן להשתמש בהם לצורך הכשרת מודלים של ML על Spark.
• (FLT:0Databricks Materials Science Use CasessveFLT:1) - מחקרים ומחברות עבור ניתוח תמונות ובדיקות מהירות.
• (ב) [15] , ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇

חיפוש > Spark in the Materials 4.0 Era

ככל שהמדע החומרי ממשיך את המעבר לתגליות המונעות על ידי נתונים, כלים כמו Apache Spark יהפכו לתשתיות סטנדרטיות.היכולת להתמודד עם נתונים בקנה מידה זעיר, להפעיל למידה מכונה מקוונת על נתוני חיישן הזרמת, ולשלב נתונים ניסיוניים וטכנולוגיים רב-ממדיים פותחת דרכים חדשות לחדשנות מואצת. חוקרים שמשקיעים זמן בלמידה היום יתמקדו היטב בעידן 4.0 חומרים, שם ניסויים גבוהים באמצעות מחשבי AI וטכנולוגיית חיים, הופכים להיות יותר, יותר, לפני שמשתנים יותר, יותר, יותר, מאשר הנדסת חומרים מתקדמים יותר, מאשר הנדסת חומרים מתקדמים יותר, לפני שמשתנים יותר, מאשר הנדסת חומרים מתקדמים יותר, לפני שמשתנים יותר, מאשר הנדסת חומרים מתקדמים יותר, יותר, מאשר הנדסת חומרים מתקדמים יותר, יותר, מאשר הנדסת נתונים מתקדמים יותר, מאשר הנדסת חומרים מתקדמים יותר, לפני שמשתנים יותר, יותר, עם התפתחותיים, עם התפתחותיים, יותר, יותר, יותר, יותר, יותר, עם חומרים מתקדמים יותר, עם התפתחותיים, יותר, יותר, יותר, יותר, יותר, יותר, יותר, יותר, מאשר הנדסת נתונים מתקדמים יותר, מאשר הנדסת חומרים מתקדמים יותר, מאשר הנדסת חומרים מתקדמים יותר, יותר, יותר, לפני אימון מתקדם יותר, יותר, יותר