Experimentální zpracování velkých dat

dc.contributor.advisorMouček Roman, Ing. Ph.D.
dc.contributor.authorKasal, Michal
dc.contributor.refereeJežek Petr, Ing. Ph.D.
dc.date.accepted2016-9-6
dc.date.accessioned2017-02-21T08:28:08Z
dc.date.available2015-9-1
dc.date.available2017-02-21T08:28:08Z
dc.date.issued2016
dc.date.submitted2016-5-12
dc.description.abstractDiplomová práce se zabývá problematikou velkých dat v biologii. Představuje termín velkých dat a nabízí přehled významných biologických databází. U těchto databází popisuje reprezentaci uložených dat a přístupy, kterými lze data získat. Dále práce obsahuje informace o některých metodách, které lze využít k analýze velkých dat v oblasti komparativní genomiky. Práce představuje současná paradigmata zpracování velkých dat a popisuje jednotlivé nástroje, které lze ke zpracování dat využívat. Tyto nástroje jsou v práci srovnány a některé z nich následně používány pro provádění experimentů týkajících se klasifikace variant lidského genomu podle etnicity. Klasifikace byla provedena nástrojem KNIME samostatně a také v kombinaci s Apache Sparkem. Provedené experimenty ukázaly, že optimálního zpracování velkých biologických dat lze dosáhnout distribuovaným zpracováním ve frameworku Apache Spark. Výsledky práce lze aplikovat na existující projekty. Bylo navrženo řešení pro analýzu velkých elektrofyziologických dat uložených v EEG/ERP Portálu.cs
dc.description.abstract-translatedThis master thesis focuses on Big Data analytics in biology. After introducing this term, it provides an overview of important biological databases and describes a representation of stored data and approaches that can be used to obtain them. The thesis also contains the brief description of used methods for analysis of Big Data in comparative genomics. The thesis introduces current paradigms of processing Big Data, describes tools used for analytics and compares them. Some of these tools are then used for the classification variants of human genomes by ethnicity. The classification was done using KNIME as a standalone tool and in combination with Apache Spark. The experiments showed that distributed processing of big data in framework Apache Spark was optimal. Results can be applied on existing projects. This thesis also proposes a solution for analysis of the big data stored in the EEG/ERP Portal.en
dc.description.resultObhájenocs
dc.format85 s.cs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier68124
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/23686
dc.language.isocscs
dc.publisherZápadočeská univerzita v Plznics
dc.rightsPlný text práce je přístupný bez omezení.cs
dc.rights.accessopenAccessen
dc.subjectvelká datacs
dc.subjectbiologické databázecs
dc.subjectknimecs
dc.subjectapache sparkcs
dc.subject.translatedbig dataen
dc.subject.translatedbiological databasesen
dc.subject.translatedknimeen
dc.subject.translatedapache sparken
dc.thesis.degree-grantorZápadočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných vědcs
dc.thesis.degree-levelNavazujícícs
dc.thesis.degree-nameIng.cs
dc.thesis.degree-programInženýrská informatikacs
dc.titleExperimentální zpracování velkých datcs
dc.title.alternativeExperimental processing of big dataen
dc.typediplomová prácecs
local.relation.IShttps://portal.zcu.cz/StagPortletsJSR168/CleanUrl?urlid=prohlizeni-prace-detail&praceIdno=68124

Files

Original bundle
Showing 1 - 4 out of 4 results
No Thumbnail Available
Name:
Kasal_A14N0076P_DP.pdf
Size:
2 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Plný text práce
No Thumbnail Available
Name:
A14N0076Pposudek-op.PDF
Size:
636.64 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek oponenta práce
No Thumbnail Available
Name:
A14N0076Phodnoceni-ved.PDF
Size:
402.14 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek vedoucího práce
No Thumbnail Available
Name:
A14N0076Pobhajoba.PDF
Size:
223.27 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Průběh obhajoby práce

Collections

OPEN License Selector