Son yıllarda Apache Spark, çeşitli bilimsel disiplinler boyunca araştırma ve inovasyon için güçlü bir araç olarak ortaya çıktı, malzeme bilimi dahil olmak üzere, büyük veri setlerini hızlı bir şekilde işlemek ve karmaşık simülasyonlar, deneysel veriler ve hesaplama analizleri yapmak için ideal hale getiriyor. Bu makale, maddi bilimde, pratik stratejilerde, pratik uygulamalarda, pratik mühendisler için genellikle bu teknolojiyi uygulamak isteyen araştırmacılar ve teknolojiyi ölçeklendirmek için en iyi uygulamaları keşfeder.

Apache Spark Nedir?

Apache Spark açık kaynaktır, kümelenen bilgisayarlarda büyük ölçekli veri işleme için tasarlanmış bir tek analiz motorudur. Hadoop MapReduce gibi eski çerçevelerden farklı olarak, Spark performansları: 0,Işık veya disk üzerinde yaşayabilen veriler üzerinde paralel işlemler), Spark, SQL (Spark) için zaman okuma ve yazma sonuçlarını dramatik bir şekilde azaltmıştır (MLD), veri kümesi (PCD), hata işlemine (PCD), hataya dayalı, bellekte veya disk üzerinde yaşayabilen veriler üzerinde paralel olarak çalışır.

Malzeme bilim adamları tek hazır analiz araçları veya toplu işlem hatlarına alışkınlardı, Spark Python, Scala, Java ve R, paralelliklerden faydalanırken tanıdık dillere izin vermek için bir yol sunuyor. Dahası, Spark, Parkt, ORC ve JSON gibi popüler veri formatlarıyla sorunsuz bir şekilde entegre ediyor.

Malzeme Bilimi Neden Büyük Veri Araçlarına İhtiyacı Var

Malzeme bilimi geleneksel olarak deneysel çalışma ve hesaplama modelleme arasında bölünmüştür. Ancak, yüksek çözünürlüklü bir yaklaşıma sahip olan yüksek çözünürlüklü senaryolar: yüksek ölçekli ilk kod hesaplamalar, hacim, hız ve çeşitli veriler, geleneksel yayboğazlama veya hafızadaki Python senaryolarının kapasitelerini pekiştirdi.

  • [FONT:0) Yüksek Lisans tarama[[Dönder: 1) Grup boşlukları, çekme gücü veya katalitik aktivite gibi özellikler için binlerce aday bileşik.
  • [FONT:0]Image analizi[[[[Dönetici:0) seans başına görüntülerden oluşan elektron mikroskoplarından, her biri segmentasyon gerektiren, özellik çıkarma ve istatistiksel analiz.
  • [FONT=0)Phase mapping[Dönetici:0) X-ray diffraction (XRD) her bir desenin binlerce yoğunluk değerinde bir vektör olduğunu; düktörel kütüphaneler milyonlarca bu tür desenler üretir.
  • [FONT=0)Data füzyon[[[Dönetici: x, Raman, XRD, DSC) mülk-optimizasyon veya başarısızlık analizi için birleşik bir veri kümesine dönüştürülür.

Dağıtım olmadan, bu görevler dayanılmaz veya acı verici yavaş hale gelir. Spark, birçok çekirdek veya düğümler arasında paralel olarak bu tür analizleri yürütmek için bir yol sunar, genellikle günlerden saatlere veya hatta dakikalara kadar yürütme süresini azaltır.

Malzeme Bilimindeki Spark Uygulamaları

Karakterizasyon Tekniklerinden Veri Analizi

Modern karakterizasyon aletleri, spektral, diffractogramlar ve mikrograflar üretiyor. Spark bu büyük koleksiyonların işlenmesine paralel olarak kullanılabilir. Örneğin, 10.000 XRD desenlerini analiz ederken, araştırmacılar tam veri kümesini bir veri kümesine yükleyebilirler, daha sonra toplanabilir, arka planlı dağıtım ve kimlik fonksiyonlarını paralel olarak yapabilirler.

Büyük-Scale Simülasyonları

Spark moleküler dinamikler motorun kendisi olmasa da, sonuçları tamamen optimize edebilir ve post-işlem simülasyonu çıktıları. Örneğin, LAMMPS veya VASP'nin bir araya gelmesi - bazı farklı başlangıç koşulları veya kompozisyonlar ile ilgili olarak - Spark'ın programlayıcısı tarafından yönetilebilir, her bir elementin yerel duruma bağlı olarak bir malzeme yasasına bağlı olduğu durumlarda.Bu özellikle de kristalize edici bir şekilde ısıtılır.

Emlak Önlemleri için Makine Öğrenmesi

Spark'ın MLlib kütüphanesi birçok ortak makine öğrenme algoritmalarının ölçeklenebilir uygulamaları sunar: regresyon ( lineer, rastgele orman, yüksek lisanslanmış ağaçlar), sınıflandırma (logik regresyon, SVMs), kümeleme (k-means, DBSCAN), ve boyutsal azalma (PCA) Malzeme bilim adamları, yüksek çözünürlük, bant boşlukları veya kompozisyondan elde edilen tanımlayıcılar üzerine kurulup, yapı ve işleme koşulları ile ilgili olarak, yüksek çözünürlükte yüksek çözünürlükte milyonlarca örnek oluşturabilirler.

Data Integration and Knowledge Graphs

Modern malzemeler araştırma genellikle verileri birden fazla kaynaktan birleştirir: tedarikçi sertifikasyonları, sentez girişleri, karakterizasyon raporları ve simülasyon çıktıları. Spark SQL, araştırmacıların bu ayrıştırıcı veri setlerine katılmalarını sağlar - farklı formatlarda ve yerlerdeki tüm alaşımları bulmak - DataFrames ile ilgili bilgi grafiği kullanarak.

Beton Araştırma Ayarlarında Vakaları Kullanıyor

Yüksek performanslı Postası Keşfed

Ulusal bir laboratuvarda bir ekip sürekli kompozisyon yayılarak (CCS) ince filmlerini işlemek için Spark kullanıyor. Eşleştirmeden sonra, otomatik XRD haritaları 10.000 ayrık puanda toplanıyor.Her model, 20 dakika içinde analizleri kullanıyor, ekip bu desenleri bir DataFrame kullanarak, özel bir üst düzey tasarımda uygulamaktadır.

Yoğun bir yoğunlukta olan bir yüzeysel fonksiyonel teori (DFT) İş Akışları

Hesaplamalı malzemeler tasarımında, araştırmacılar genellikle bir kümedeki DFT yapılarını kullanarak binlerce aday yapısı ekranda ekranlayabilirler (örneğin, VASP veya KENT ESPRESSO gibi özel bir dizi araç kullanarak). Spark, tüm işler tamamlandıktan sonra, Spark istatistikleri ve görselleştirmeleri ve görselleştirmeleri “hull fazı” arsaları okur.Bu yaklaşım, MLlib descriptor nesli ile birlikte, yeni bir ölçeklendirme süresini kesebilir.

Synthesis Deneylerinin Gerçek Zaman Analizi

Yüksek kodlu polimer sentezi sırasında, sensörler sıcaklık, basınç, visity ve optik yoğunluk her saniye. Spark'ın Yapılı Akış motoru bu canlı verileri en yüksek oranda alabilir, uçuş istatistiksel süreci kontrol eder ve uyarı operatörleri aynı boru hattı, daha sonra analiz için bir veritabanına işlenir.Bu yetenek, araştırmacılara deneysel koşullara anında geri bildirim verir, malzeme atıklarını azaltır ve reproducability'i artırabilir.

Malzeme Biliminde Spark Kullanımının Faydaları

  • [FONT:0)Speed:[Dönetici] In-memory computation veri işlemeyi hızlandırıyor, daha hızlı öngörülere izin veriyor. Örneğin, 50 GB XRD veri kümesini bir Spark önbelleklemeye yükleme birkaç dakikadan saniyeye kadar tekrarlanan analiz süresini azaltır.
  • [FONT:0]Scalability:[Dönetici:[Dönetici:0)[Dönetici:[Dönetici:[Dönetici:[Dönetici:[Dönetici:[Dönetici: · 8] Spark’ın dağıtılmış doğası, veri hacmi büyüdükçe daha fazla işçi düğümleri ekleyebilir. Birkaç düzine makine kümesi, terabaytları rahat bir şekilde işlemeyi başarabilir.
  • [FONT=0)Flexability:[[Dönetici:[Dönetici: · 1) Spark, birden fazla programlama dili (Python, Scala, Java, R) Analiz için Python kullanan materyal bilim adamları, yeni bir yığın öğrenmeden Spark'ı entegre edebilir.
  • [FONT:0)Integration:[Dönetici:[Dönetici: 0,0) Spark, S3, veritabanı (HDFS, S3, veritabanı) ve makine öğrenme çerçeveleri (TensorFlow, Spark, MLlib) ile de çalışır, Jupyter not defteri ile de uygulanabilir bir yaklaşım yapar.
  • [FONT:0)Cost Verimliliği: [Dönetici: 0,6|Dönesel Spark kümelerini kullanarak (örneğin, Amazon EMR, Databricks, Google Dataproc), laboratuvarlar sadece büyük donanım yatırımlarından kaçınmak için ödeme yapabilirler.

Meydanlar ve düşünceler

Spark önemli avantajları sunarken, maddi bilim araştırmacıları potansiyel tuzakların farkında olmalıdır:

  • [FONT:0)Data Seriization Overhead:[[Dön:[Dön:[Dön:[Dön: 0) Veriler her seferinde yavaş depolamadan yükleniyorsa, dağıtılmış avantaj azalır.For columnar formatları using columnar versions like Parkt with appropriate partitioning minimizes this.
  • [FONT:0)Garbage Collection Tuning: Büyük nesneler (örneğin, görüntü dizileri) uzun GC duraklamalarına neden olabilir. Spark'ın kapalı hafıza ve Kryo serileştirme bunu hafifletebilir.
  • [FONT=0)UDF Performansı:[Dönetici:[Dönetici:0)IDF Performansı:[Dönetici:[Dönetici:0)IDF Performansı:[FONT)[[FONTS)IFT=[FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=TRNT=TRNT=FONT=TRNT=FONT=TRNT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=TRNT=FONT=FONT=FONT=TRNT=TRNT=TRNT=TRNT=TRNT=TRNT=TRNT=TRNT=TRNT=TRNT=TRNT=TRNT=TRNT=TRNT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=TRNT=FONT=TRNT=TRNT=FONT=FONT=FONT=TRNT=TRNT=TRNT=FONT=TRNT=TRNT=FONT=TRNT=FONT=FO
  • [FONT:0]Learning Curve:[Dönetici:[Dönetici:0) Bir küme kurmak ve etkili bir Spark kodu yazmak, bölmeler ve kalibrasyon bilgisi gerektirir.Bir veri mühendisiyle işbirliği yapmak veya bir Spark kursu almak kabul edilebilir.

Araştırma Çalışma Akışınızda Spark Uygulamayı Etkiliyor

Çevreyi kurmak

Araştırmacılar, küçük ölçekli deneyler için Spark'ı dağıtmakla başlayabilirler, sonra bir kümeye mezun olabilirler. Birçok bulut sağlayıcı ağla çalışan Spark hizmetleri, ölçeklendirme ve hata toleransı sağlar. Laboratuara özel ihtiyaçlar için yerel yüksek performanslı bir hesaplama (HPC) kümesi HD ile birlikte kurulu olabilir.

Senaryoları ve Boruları Geliştirmek

Çoğu malzeme bilimi iş akışları bir dizi Spark dönüşümü olarak ifade edilebilir. Tipik bir boru hattı olabilir:

  1. Bir XRF cihazından ham veriler (örneğin, bir XRF cihazından CSV dosyaları).
  2. Parse ve temiz veriler (örneğin, bozulmuş sıraları ortadan kaldırmak, normalleşmiş intensities).
  3. Uygulama (örneğin, PCA'nın pencereleri üzerinde)
  4. Bir makine öğrenme modelini çalıştırın (örneğin, malzeme tipi sınıflandırma için yüksek lisanslı ağaç).
  5. Sonuçlar depolamaya geri dönün (Parquet veya veritabanı).

Jupyter not defterini kullanarak:0)ipyspark) veya aurFLT:2)Databricks[DDÜ:3) ortam, etkileşimli gelişim sağlar. For production, script can be sun viaurFLT:0)

Diğer Araçlarla entegrasyon

Spark Python bilimsel yığını ile iyi oynar. Kütüphaneler, TensorFlow (ENFLT:4) ve ) veya PisaTorch (viaFLT:3) içinde kullanılabilir.(Performans için) Derin öğrenme modelleri, yüksek malzeme görüntü kümesi verileri üzerinde yapılan uygulama için.

Malzeme Bilimi Araştırmacılar için En İyi Uygulamalar

  • [FONT:0)Komşturma ile Parke kullanın: Çimento ASCII dosyalarının Parkt ve bölümlerini deneysel veya malzeme sınıfı tarafından parçalanması. Bu, I/O ve hızları sorgular azaltır.
  • [FONT=0)Cache Intermediate Sonuçları:[Döneticileri yaparken (örneğin, XRD kalıpları üzerinde kümelenen k-meanslar), dönüştürülen veri kümesini hafızada kullanır:) veya .
  • [FONTS:0) UDF'leri optimize edin: [Dönetici analizi için, Spark SQL'nin yerleşik fonksiyonları veya vektörleşmiş pandas UDFs (Pandas on Spark) kullanarak mantığı uygulamaya çalışın.
  • [FONT:0) Kaynak Kullanımı:[Dönetici:[Dönetici:0)[[Dönetici:0)) Kaynak Kullanım:[[Dönetici:[Dönetici:0)))) ve buna göre, Spark'ın web UI'sini veri skew, uzun görev süreleri veya aşırı shuffles. HarmonyZETELFLT:3).
  • [FONT:0) Erken İşbirlikleri: [Dönetici: [Dönetici: 0] Araştırma tasarım aşamasında bir veri mühendisi veya hesaplama bilim insanı dahil edilmiştir. İyi tasarlanmış bir şema ve metadata yapısı daha sonra kar öder.
  • [FONT=0]Dokuz ve İş Akışları Paylaş: [Döntgen: 0] Malzeme bilimi boru hatları karmaşık olabilir, açık belge ve sürüm kontrolü (örneğin, Jupyter notları ile Git.) Bu, gruplar arasındaki fark ve işbirliği teşvik eder.

Başlamak için Dış Kaynaklar

Daha derin bir şekilde, bu kaynakları göz önünde bulundurun:

  • [FONT=0]Apache Spark Resmi Dokümantasyon[Dönetici: Yükleme, yapılandırma ve tam API'yi kapsar.
  • [[Dönb:0)MLlib: Makine Öğrenme Kütüphanesi[Döntilmiş) - mülk tahminine ilişkin algoritmaların belgelenmesi.
  • [FONT:0) Malzeme Projesi[Dönetici:0)[Dönetici: 1 ) - Spark üzerinde eğitim ML modelleri için kullanılan hesaplama malzemeleri verileri açık veritabanı.
  • [FONT:0]Databricks Materials Science Use Cases) – görüntü analizi ve yüksek kod tarama için vaka çalışmaları ve notları.
  • [FONT:0]Spark SQL Referansı[[Dönetici: 1) Çok kaynaklı malzemelere katılmak ve sorgulamak için.

Ahead: Malzeme 4.0 Çağında Spark

Malzeme bilimi, veriye dayalı keşiflere geçiş devam ediyor, Apache Spark gibi araçlar standart altyapı haline gelecektir. petabayt ölçekli veri setlerini işlemek, akış sensörü verileri üzerinde online makine öğrenimi yürütmek ve çoklu-modal deney ve hesaplama verileri ölçeklenebilir veri mühendisliği ile birleştirerek, bir sonraki malzeme nesli için yeni yollar açar - ışık, daha güçlü, daha fazla iletken, daha hızlı bir şekilde keşfedildi.