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臨床ゲノミクスは魅力的なテーマであり、人々は迅速かつ正確な結果を処理するために最先端の技術に取り組んでいます。 市場には多くのゲノムシーケンサーがあり、ペタバイトの配列データを生成しています。シーケンシングの成長により、近い将来エクサバイトのデータが生成されます。 ここで、Hadoopは複雑なゲノミクスのワークフローを処理するための完璧なプラットフォームです。 Hadoopは、大量の情報を保存およびソートでき、意味のある分析を提供できます。 （これが実際にどれだけのデータを必要としているかを知るには、ビット、バイト、およびその倍数についてを読んでください。）
ゲノミクスの現在と未来
今日、ゲノムマッピングは開発のピークに達しました。 ゲノミクス業界に携わる多くの人々が好奇心であふれており、新しい機会が出現するにつれて、より良い技術が時間の必要です。 ゲノムシーケンスは、非常に反復的でリソース集約的なタスクです。 2013年だけでも、約15ペタバイトのデータが生成され、わずか2, 000シーケンサーで生成されました。 この驚異的な量には、300 KBのシーケンスされたヒトゲノムデータが含まれていました。 このデータ生成速度では、2018年までに約1エクサバイトのデータが生成されると推定できます。 これは、実行ごとにより多くのデータを生成するシーケンサーの成長によるものです。 もう1つの理由は、非常に強力で低コストのゲノムシーケンスマシンの登場です。 2008年以来、これらの機械の価格は着実に低下しています。 これは、強力な次世代マシンが市場に進出しているためです。
ゲノムマッピング業界のニーズ
複雑なアルゴリズムは、ヒトゲノムから収集されたデータの処理に使用されます。 次に、この情報を保存する必要があります。 将来、元のデータと比較するためにレビューされる可能性があります。 特にシーケンスセンターで採用されている強力なマシンを使用して行う場合、100 GBのデータを処理および保存するタスクはそれほど難しくありません。 調査によると、この量のデータは約1, 000 CPU時間で処理できるため、非常に簡単です。 この技術進歩の速度で、ゲノム産業が数秒で数千ギガバイトをすぐに処理することは明らかです。
