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Level dbを試した
- 2. 自己紹介 • 前、某H社(IT会社)のSE • 顧客：Bioinfo研究者 • 今、某製薬会社のIT屋(2年半前転職) • ケモ関連のシステム構築＋データ処理＋α
- 3. ビッグデータ！
- 5. • 実際の所、 • 社外のスパコン活用しつつも、社内のデータ解析用 の計算資源がイマイチなので本格的なのはいつにな ることやら。 • おねだりしても買ってくれないし、データの増大と 計算機増設はイタチごっこだし、計算機や解析ソフ トに頼るだけでなく、あるものを工夫してITスキル 上げていきたい
- 6. • 今日の話 • Level DBでお気軽永続化、RDKitオブ ジェクトを突っ込む • おまけ numpy
- 11. やったこと ・Linux(Ubuntu)にLevelDBをインストール ・RDKitのインストール ・PythonからLevelDBを操作できるplyvelをインストール ( RDKitやplyvelはAnaconda経由でインストール ) ・比較のため、Tokyo Cabinet(とpytc)も入れた
- 12. SDF キー バリュー 1001 Molオブジェクト 1002 Molオブジェクト 1003 Molオブジェクト 1004 Molオブジェクト ID-001 9 9 0 0 0 0 0 0 0 0999 V2000 -1.4265 0.0021 0.0000 C 0 0 0 0 0 0 -1.4265 -0.8229 0.0000 C 0 0 0 0 0 0 -0.7120 -1.2354 0.0000 N 0 0 0 0 0 0 0.0025 -0.8229 0.0000 C 0 0 0 0 0 0 0.0025 0.0021 0.0000 C 0 0 0 0 0 0 -0.7120 0.4146 0.0000 C 0 0 0 0 0 0 0.7145 0.4132 0.0000 C 0 0 0 0 0 0 1.4265 0.0021 0.0000 O 0 0 0 0 0 0 0.7145 1.2354 0.0000 O 0 0 0 0 0 0 1 2 2 0 2 3 1 0 3 4 2 0 4 5 1 0 5 6 2 0 6 1 1 0 5 7 1 0 7 8 1 0 7 9 2 0 M END > <Name> D-Alaninol > <Mol Wt> 123 $$$$ ID-002 1化合物 構造情報 属性情報 化合物ファイル 1化合物 構造情報 属性情報 Python LevelDBに、オブジェクトを突っ込む LevelDB これを再利用 1化合物を Molオブジェクト
- 13. #!/usr/bin/python from rdkit import Chem from rdkit.Chem import AllChem from rdkit.Chem import Descriptors from rdkit.Chem.PropertyMol import PropertyMol import plyvel import sys import os import cPickle as pickle # --------------------------------------- if __name__ == "__main__": ldb = plyvel.DB( './ldbs/test100K.ldb', create_if_missing=True) inpFile = open( './sdf/test100K.sdf', 'r' ) for mol in Chem.ForwardSDMolSupplier( inpFile, True, True, False ): if not mol is None: try: id = mol.GetProp( '_Name' ) pmol = PropertyMol( mol ) ldb.put( id, pickle.dumps( pmol ) ) except Exception as e: sys.stderr.write( "ERROR : " + e.message + "n" ) inpFile.close() ldb.close() molをpickleすると構造情報だけ出 力される。PropertyMolでラップす ることで属性情報も出力される LevelDBへは、put で入れる LevelDBの出来上がり
- 14. DB作成 化合物数 SDF ファイル サイズ LEVEL DB 作成時間 TOKYO CABINET(HASH) 作成時間 100K 250MB 132MB (112 files) 2m20s 503MB 2m23s 1M 2.5GB 1.3GB (846 files) 24m 4.9GB 27m 10M 27GB 14GB (7991files) 4h21m 54GB 13h12m Core i7-4790K 4GHz / Mem 32GB * swap 多発 snappyによる圧縮効果が大きいようだ
- 15. 読み込み時間 化合物数 PP KVS使わず、 SDFから直接 LEVEL DB TOKYO CABINET(HAS H) 100K 資料間に合わず 40s 21s 21s 1M 資料間に合わず 6m42s 3m30s 3m36s 10M 10h 79m 40m 資料間に合わず Core i7-4790K 4GHz / Mem 32GB PPと比べると速さ15倍 KVSを使わないよりも２倍。また、メモリ使用量も大幅削減
- 16. • プログラム(Python)を書けるようになれば、大規模デー タも処理できるようになる。(Pilot scriptからの卒業) • (注意点)LevelDBは1つのProcessからのみ。同時に他の Processから使えないのが残念→その点では TokyoCabinetの方が良い
- 17. おまけ：numpy
- 18. S K 数万化合物を総当たりで Similarityを計算したいけど、 Out of Memoryになるんです…
- 19. S K A B C D A ？ ？ ？ ？ B ？ ？ ？ ？ C ？ ？ ？ ？ D ？ ？ ？ ？ A 構造 像B 構造 C 構造 D 構造 A 構造 像B 構造 C 構造 D 構造 X 結果は、numpyの二次元配列に入れ て、データ型を工夫するといいよ
- 20. numpyを使う NUMPY データ型 計算時間 使用メモリ 使わない float64 52s 4.8GB 使う float64 38s 861MB 使う float16 39s 288MB 10,000 vs 10,000 similarity ECFP4 tanimoto * swap 多発 PP 7h50s [memory use]
- 21. #!/usr/bin/python from rdkit import Chem from rdkit import DataStructs from rdkit.Chem import AllChem from rdkit.Chem import Descriptors from rdkit.Chem.PropertyMol import PropertyMol import numpy as np import pandas as pd import plyvel import sys import os import cPickle as pickle # --------------------------------------- def calc(): fps = [] ldb = plyvel.DB('./ldbs/test100K.ldb') for key, val in ldb: pmol = pickle.loads(val) fps.append( AllChem.GetMorganFingerprintAsBitVect( pmol,2) ) ldb.close() res = np.zeros( [ 100000,100000 ], dtype='float16' ) for ( ia, fp ) in enumerate( fps ): res[ia] = DataStructs.BulkTanimotoSimilarity(fp, fps) df = pd.DataFrame( res ) print df # --------------------------------------- if __name__ == "__main__": calc() NxNの計算プログラム ( numpy )