随着生物技术的不断发展，高通量测序技术得到快速发展，基因组测序的成本相对降低幅度很大，生物数据规模也在随之增大，生物信息学也迎来了大数据时代。云计算技术可以给生物信息学在数据分析方面提供计算资源，从而生物信息大数据借助大数据的生物信息云迎接更多的新挑战，挖掘数据中隐藏的资源。通过本项目的研究，也可为以后云计算在其他生物信息学问题中运用的研究做出基础工作。介绍基于云平台的机器学习发展历程，包括Hadoop MapReduce、HDFS、Mahout、Spark及Yarn的主要研究现状和意义，同时介绍生物信息学中基因组数据分析的现状及本文主要的工作任务和结构安排。本研究主要拟通过使用各种相关云计算技术，解决在RNA-Seq数据分析任务中存在的各种性能问题，提高研究而利用基于云计算技术的生物大数据可视化平台来直观的人员的工作效，利用云计算技术来构建生物大数据可视化平台，从展现出测序数据和分子结构数据据等多种类的生物数据，为生物学和医学等领域研究提供可视化的基础软件设施。本书可以作为从事生物信息学、计算机科学等领域的研究人员，以及对这些领域的学生和初学者培训教材或参考资料，及如何将相关技术应用到具体的研究中。