【摘 要】
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虚拟筛选是药物发现的重要手段之一。大规模虚拟筛选涉及海量数据的处理,传统的虚拟筛选过程需要准备大量的数据(如查询小分子化合物、上传数据、下载结果等),化学家的工作非
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虚拟筛选是药物发现的重要手段之一。大规模虚拟筛选涉及海量数据的处理,传统的虚拟筛选过程需要准备大量的数据(如查询小分子化合物、上传数据、下载结果等),化学家的工作非常复杂和繁琐。实现虚拟筛选的自动化,不仅可以减轻化学家的工作负担,而且能够提高虚拟筛选的并行执行效率。由于Hadoop处理海量数据的优势和分布式编程框架MapReduce并行运行的特点,使其成为实现分布式环境下虚拟筛选自动化的十分有效的平台。扩展Hadoop平台的资源监控和作业调度方法,使其能够更好的符合虚拟筛选应用,是虚拟筛选自动化系统中十分重要的功能。本文借助监控模块对分布式节点和节点中的作业进行收集和监测来实现结果数据的自动化管理。本文主要工作分为以下两个方面:一,根据分子对接作业执行时间长,可并行执行且时间差异大的特点,扩展使用Hadoop提供的公平调度算法对作业队列进行调度,并将模N算法和Hash Partition算法相结合,使得作业能够更有效地分发到各个节点中运行,以此达到负载均衡的目的;二,利用Hadoop开放的接口,对节点配置信息和系统日志信息进行处理,从而获取资源负载信息和作业执行信息;同时为了便于用户了解系统环境的运行情况,提供实时的信息展示界面,以帮助用户了解平台的运行情况和作业的执行进度。
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