Secondo Progetto. Corso di Big Data

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1 Secondo Progetto Corso di Big Data

2 Obiettivi Risolvere problemi attinenti alle tematiche Big Data Sperimentare metodologie di Big Data Analizzare e confrontare tecnologie di Big Data

3 Template di un progetto Obiettivi: Risolvere un problema di big data Sperimentare nuove tecnologie Approccio: Selezionare un problema di big data Individuare uno o più metodi per risolvere il problema Scegliere le tecnologie più adatta Implementare i metodi con le tecnologie scelte Fare delle sperimentazioni (e dei confronti)

4 Modalità di scelta Scelta di un progetto tra i vari argomenti proposti Alcuni dei progetti hanno specifiche lasche in modo da poter essere scelti da più gruppi ma soprattutto per favorire la libertà di inventiva E possibile proporre autonomamente un proprio progetto I progetti sono esclusivi non possono esserci due progetti con stesse specifiche affrettatevi nella scelta del vostro progetto!!! In ogni caso, per l assegnazione è necessaria l approvazione del docente

5 TOPIC 0: (ANY KIND OF) DATA ANALYTICS Cercare autonomamente uno scenario applicativo e dei dati reali (possibili sorgenti in fondo alla presentazione) Individuare uno o più metodi di analisi dei dati individuati Scegliere la o le tecnologie più adatte (tra quelle viste a lezione o anche altre) Implementare i metodi con le tecnologie scelte (in ambiente distribuito) Fare delle sperimentazioni discutendo efficacia ed efficienza dei metodi

6 TOPIC 1: POLYGLOT PERSISTENCE Creazione di uno o più scenari poliglotti (gestione di dati con sistemi diversi) per applicazioni Implementazione operazioni (join distribuito, transazioni) Sperimentando sistemi di storage (SQL/NoSQL/NewSQL) Confronto tra architetture diverse message passing (es. BDMPI), publish/subscribe (es. Kafka) Sperimentando tools (UnQL, Apache MetaModel,...)

7 TOPIC 2: ONE SIZE FITS A BUNCH Sistemi che nascono per risolvere diversi problemi di big data Multi-modal databases (ArangoDB, OrientDB, FoundationDB,...) AsterixDB Apache Drill Sperimentazione, benchmarking e confronto tra le varie soluzioni

8 TOPIC 3: GDBMS Assessment di graph databases (secondo benchmark noti) Benchmarking di graph databases in-browser/in-memory LevelGraph: implementazione e sperimentazione di funzionalità per la scalabilità Compressione di graph database Testing su Neo4j Testing su reachability queries, DFS, BFS, shortest path Testing suvoltdb Sperimentazione scalabilità orizzontale di GDBMSs Blazegraph/BigData, Neo4j, Titan,......

9 TOPIC 4: GRAPH ANALYTICS Analisi di grafi di grandi dimensioni Applicazione a dati provenienti da social networks Implementazione di algoritmi per individuare comunità all'interno delle social network (es. clique, k-clique, k-plex, ecc.) Sperimentazione di sistemi di graph processing con accelerazione GPU (es. Medusa, MapGraph on Blazegraph)...

10 TOPIC 5: NoSQL & NewSQL Confronto sperimentale fra sistemi NoSQL Confronto sperimentale fra sistemi NewSQL NewSQL vs SQL NoSQL vs NewSQL

11 TOPIC 6: NoSQL database design Sperimentazione di metodologie di progetto Esistono metodologie di riferimento sviluppate a Roma Tre Servono risultati sperimentali massivi

12 TOPIC 7: SEMANTIC WEB Gestione di dati semantici in formato RDF/RDFS con query SPARQL Sperimentazione scalabilità RDF systems Virtuoso, Blazegraph/BigData, CliqueSquare, Ontotext GraphDB, Apache Marmotta Strumenti per federare SPARQL Endpoint...

13 TOPIC 8: SCIENTIFIC DATA ANALYSIS Creazione a piacere di uno scenario di calcolo scientifico e sperimentazione di prodotti (es. SciDb) Sperimentazione di array databases Confronto fra sistemi: array-databases vs database relazionali vs altre soluzioni (es. Matlab)

14 TOPIC 9: STREAMS Creazione di uno o più scenari (es. con le API Twitter) Sperimentazione di una o più tecnologie di data streaming (es. Storm, Flume, Impala, Spark Streaming, FuelDB, Apache Ignite, ecc.) Confronto con tecnologie alternative (es. vs NewSQL) Analisi di un'architettura lambda

15 TOPIC 10: GENOMIC DATA ANALYSIS Nell ambito dei progetti GenData e TCGA Seguiti dall ing. Weitschek Seguono in questa presentazione

16 Project: GenData and TCGA Gendata tools installation Data extraction with gmql 2

17 Project: TCGA and case control studies Data extraction and analysis from the TCGA database: TCGA contains a comprehensive collection of genomic, clinical and patient data affected by different cancer types Focus on RNA-SeqV2 and on case control studies Apache Mahout, Spark, Weka 3

18 Project: TCGA, IRIS, and RNA-seq - microarray data integration Data extraction and analysis from the TCGA database with the IRIS web tool: TCGA contains a comprehensive collection of genomic, clinical and patient data affected by different cancer types Focus on RNA-Seq and microarry case control studies Apache Mahout, Spark, Weka 4

19 Project: Virus and Bacteria Analysis from GenBank Statistical analysis of the GenBank database GENBANK contains a comprehensive collection of public DNA and protein sequences Extraction of Virus or Bacteria Application of alignment and supervised machine learning algorithms Extract and Analyze bacteria sequences in order to extract set of multiple compact and locally adjacent solutions to study antibiotic resistance 5

20 Project: Weka and Big Data Explore the big data capabilities of Weka Mining Big Data using Weka Automatic parameter tuning for data mining with AutoWeka AutoWeka considers the problem of simultaneously selecting a learning algorithm and setting its hyperparameters Application of AutoWeka to a big biomedical data set 6

21 Project: DNA Barcoding Statistical analysis of the BOLD Database Bold contains a comprehensive collection of specimen to species assignments through DNA Barcode sequences Application of alignment free techniques and supervised machine learning algorithms Focus on multilocus DNA Barcoding 7

22 Project: LIMS LIMS: Laboratory Information Management Systems Open source LIMS for NGS: GNomEx LABKey Server Galaxy LIMS openbis Wasp Brad Chapman Lims Light System Task: Analysis and tests on NGS data of a LIMS 8

23 Project: Clinical data cleaning Cleaning a real clinical data set collected from different Italian Health Structures Preprocessing and missing values Noise reduction 9

24 Project: EEG signals preprocessing Study and application of EEG lab for Matlab to Alzheimer patient samples Study of the ad-hoc tool EEGlab for MATLAB to perform an effective EEG signal preprocessing (automatic artifact removal) Application to a private EEG data set (9GB) 10

25 Project: Workflow systems Study and application of a workflow system for analyzing biomedical data The majority of biomedical data analysis task require the application of different software and tools composed in a pipeline Several tools allow the composition of state of the art bioinformatics programs in a workflow: Taverna (http://www.taverna.org.uk/) Galaxy (http://galaxy.psu.edu/) Anduril (http://csbl.fimm.fi/anduril/site) 11

26 Project: MyExperiment Analysis of the MyExperiment platform myexperiment makes it easy to find, use and share scientific workflows and other Research Objects, and to build communities 12

27 Project: CoSys IT infrastructure CoSys IT infrastructure: Computational Systems Biology Information Technology Infrastructure It is the supporting IT facility for the consortium Main feature: data modelling and analysis workflows The CoSys (Computational Systems Biology Infrastructure) is an integrated web information system It allows experimental and project Systems Biology data acquisition storage indexing search analysis visualization Exchange Task: Participation to the definition of workflows and software modules 13

28 Contacts Emanuel Weitschek University Roma Tre Department of Computer Science and Automation Rome, Italy 14

29 Cosa Consegnare Relazione esaustiva ma sintetica che descrive: le attività svolte, le analisi fatte le osservazioni conclusive Materiale aggiuntivo per la riproducibilità delle attività svolte (es. codice, script, ecc.).

30 Deadlines Prima presentazione: 10 giugno 2015 Prova scritta: 10 luglio 2015 Presentazione finale: 14 luglio 2015 Verbalizzazioni: 16 luglio 2015

31 Valutazione Il voto è unico per gruppo (commisurato al numero di membri del gruppo) e basato sui seguenti fattori: Qualità Presentazione e Materiale Consegnato (40%) Esposizione finale Riproducibilità Chiarezza e sintesi della tesina Capacità di evidenziare i risultati chiave Originalità e Proattività (20%) Impostazione e significatività della sperimentazione Capacità di problem solving in ambito Big Data Implementazione (40%) Soddisfacimento requisiti Completezza della sperimentazione Difficoltà problemi affrontati

32 Materiale Utile Nel seguito alcuni link Segnalazioni utili a tutti sono benvenute

33 Cross-disciplinary data sets alias (Social Network Datasets) (Datasets for Data Mining)

34 Graph data sets

35 Generatori di dati https://github.com/ldbc/ldbc_spb_bm_2.0 (Tabular and RDF data) https://github.com/ldbc/ldbc_snb_datagen (Graphs Social Network)

36 Assessment and Benchmark https://amplab.cs.berkeley.edu/benchmark/ (OLTP) (Vari OLTP, OLAP,...) (vari) https://github.com/brianfrankcooper/ycsb (NoSQL) (Graphs, RDF and Social Networks) https://github.com/socialsensor/graphdb-benchmarks (GDBMSs) (RDF databases)

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