随着社会发展和生活水平提高,人们越来越重视健康,越来越多的人加入了运动健身行列。特别是随着互联网的兴起、智能可穿戴设备的不断涌现,为我们源源不断地提供大量数据,这可以为我们提供便捷的个人健康与运动健身的监控服务。但是,现阶段健康服务系统在同时满足大量数据存储和扩展以及数据实时处理的需求方面还存在明显缺陷,因此同时解决大量数据存储扩展性和数据实时处理的问题具有重要的意义。本文以用户对个人健康服务的大量数据存储和扩展以及数据实时处理的需求为出发点,设计了一套功能完善的个人健康服务系统,为用户提供运动与健康服务。本文提出了使用MongoDB集群和Storm框架相结合的方案对用户数据进行存取和实时分析处理。上述实时处理方案弥补了现有方案使用定时任务模拟实时处理的局限性同时提高了数据处理效率、加强了数据扩展性;此外,本文完成了一套个人健康服务系统的详细设计,具体包含需求分析、架构设计、核心服务模块设计、数据库设计和系统数据服务接口设计等几个模块。最后,本文使用JavaEE、MongoDB、Spring和JSP等技术对系统进行了实现,并对系统功能和性能进行了测试。功能测试结果表明,系统已经实现了整体架构、核心功能模块、数据库和系统接口等设计工作。通过实时处理方案对数据分析处理的有效性和性能测试的实验结果显示,新方案的数据处理性能比使用定时任务的处理方案提升了40%,可以满足用户对数据处理的实时性需求,方案同时具有可扩展性,可以应对后续数据量增大的变化。