README.md

Распределенные вычисления статистик по генотипическим данным из 1000 Genomes Project

Table of Contents

1. Требования
2. Сборка
3. Схема работы

Требования

Нужно установить: Apache Spark, Apache Cassandra, scala, sbt, vcflatten(собрать вручную, см. далее).

vcf-файлы можно взять здесь http://www.internationalgenome.org/data. Тестировались, например, эти два:

• ftp://ftp.1000genomes.ebi.ac.uk/vol1/ftp/pilot_data/release/2010_07/low_coverage/snps/CEU.low_coverage.2010_07.xchr.genotypes.vcf.gz
• ftp://ftp.1000genomes.ebi.ac.uk/vol1/ftp/pilot_data/release/2010_07/low_coverage/snps/YRI.low_coverage.2010_07.xchr.genotypes.vcf.gz)

Замечание: так как данные из 1000 Genomes анонимны, то все фенотипические данные для тестов, которые можно оттуда получить -- место сбора (трехбуквенный код в названии файла). Их мы и используем. Потому надо следить, чтобы vcf-файлы назывались по такому же шаблону, как и в примерах выше или же имели только фенотип в названии ("фенотип.vcf").

Установка Scala

см. http://www.scala-sbt.org/

(using Homebrew on Mac)
$ brew install scala
$ brew install sbt

Проверить корректность установки можно командами

$ scala
Welcome to Scala 2.12.2 (Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, Java 1.8.0_121).
Type in expressions for evaluation. Or try :help.

scala>

$ sbt

Запуск Cassandra

Для начала необходимо скачать Dockerfile с дистрибутивом Cassandra, официальные образы можно найти здесь (там же находятся и инструкция для запуска) - https://hub.docker.com/_/cassandra/

После необходимо запустить Docker-container. Пример команды для запуска последней версии дистрибутива Кассандры с присвоением имени "cassandra":

$ docker run --name cassandra -d cassandra:latest

В результате должен быть запущен соответствующий контейнер. Доступ к командной строке кассандры при запущенном докер-образе:

$ docker run -it --link cassandra:cassandra --rm cassandra sh -c 'exec cqlsh "$CASSANDRA_PORT_9042_TCP_ADDR"'

Connected to Test Cluster at 172.17.0.2:9042.
[cqlsh 5.0.1 | Cassandra 3.10 | CQL spec 3.4.4 | Native protocol v4]
Use HELP for help.

Альтернативным вариантом установки Cassandra может быть использованием Docker Store: 
<https://store.docker.com/images/53ad54dd-9bd8-48cd-89b4-fc1d5fdfa6cc>

Запуск Spark

TBD

Сборка

В корне проекта выполнить следующую команду: sbt package

Схема работы

.vcf-файл (1)-> .tsv-файлы в количестве числа индивидов (2)-> Cassandra DB (3)-> Apache Spark

Шаг (1) -- фильтрация .vcf-файла и разделение его на много .tsv-файлов(один на каждого индивида), которые можно будет потом удобно загрузить в Cassandra. На данный момент проводится с помощью инструмента vcfimp/vcflatten (https://github.com/innovativemedicine/vcfimp). Этот проект довольно давно уже неактивен, и страница с документацией у них лежит, но экспериментальным путем выяснено, что для его сборки нужно:

• Java 7 (!)
• в plugins.sbt добавить resolvers += Resolver.url("bintray-sbt-plugins", url("http://dl.bintray.com/sbt/sbt-plugin-releases"))(Resolver.ivyStylePatterns)
• там же addSbtPlugin("com.eed3si9n" % "sbt-assembly" % "0.9.2")
• после этого выполнить команды, как у них написано в readme: sbt, project vcflatten, dist -- это сгенерит архив с jar-файлом.

Запускать командой java -jar vcflatten-assembly-0.7.0.jar /path/to/your/vcf --pattern "%s.%p".
Впоследствии может быть заменен другим инструментом / переписан самостоятельно / оставлен как есть(работает же!).

Шаг (2) -- перекладывание .tsv-файлов в Cassandra, для более быстрого и удобного доступа и хранения. Каждый .tsv может обрабатываться отдельно, поэтому можно это делать на Spark параллельно. Сейчас реализован в виде TSVImport.scala. Его запускать на Spark так:
Your_spark_dir/bin/spark-submit --packages datastax:spark-cassandra-connector:2.0.1-s_2.11 --class "TSVImport" --master local /path/to/built/tsvimport/jar/file /path/to/tsv/file

Шаг (3) представляет из себя вычисление на Spark различных статистик над данными, которые уже лежат в Cassandra, и размещение результатов в ней же. To be developed.