【摘 要】
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随着可移动式康复设备的发展以及用户健康意识的增强,康复医疗数据呈现爆发式增长,传统的医疗信息化建设已经不能承担海量数据的存储和分析工作。Hadoop作为主流的开源大数据技术,提供了分布式计算与存储的能力,建设以Hadoop为基础的新一代医疗大数据平台,将有效缓解海量数据的存储与分析难题。针对海量数据的存储与分析挑战,以实验室研发的康复设备采集的医疗数据为背景,首先分析了康复设备（手势游戏、平衡称、
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随着可移动式康复设备的发展以及用户健康意识的增强,康复医疗数据呈现爆发式增长,传统的医疗信息化建设已经不能承担海量数据的存储和分析工作。Hadoop作为主流的开源大数据技术,提供了分布式计算与存储的能力,建设以Hadoop为基础的新一代医疗大数据平台,将有效缓解海量数据的存储与分析难题。针对海量数据的存储与分析挑战,以实验室研发的康复设备采集的医疗数据为背景,首先分析了康复设备（手势游戏、平衡称、助步车）的实际业务需求,然后提炼为功能性需求,并针对不同的功能模块进行用例分析,最后设计并实现了基于Hadoop架构的医疗大数据平台。平台包含数据的采集、存储、分析和可视化四个模块,数据采集模块使用开源Sqoop、Flume工具,数据存储模块使用HDFS分布式文件系统,针对医疗小图片直接存储导致的检索效率低下问题,设计基于Sequence File技术的小文件合并方案。数据分析模块一方面使用Hive搭建数据仓库,通过维度建模方法进行指标统计分析,另一方面使用关联分析Apriori算法,通过该算法挖掘疾病间的关联性,更全面的帮助医生了解患者的患病类型。为解决Apriori算法导致的计算性能低下问题,将该算法改成基于Map Reduce形式的分布式算法。通过测试证明,单机版的Apriori算法计算所消耗的时间是分布式形式的18～20倍,有效的证明了分布式算法的高效性。数据可视化系统使用SSM框架作为后台,前端使用ECharts开源可视化库,以动态图表的形式向用户展示统计数据。以Hadoop为基础的医疗大数据平台,其高可用性、高可靠性、弹性扩容等优势有效的保障了海量数据的存储与计算。通过对系统进行功能测试和性能测试,系统可对外提供稳定的服务,达到预期设计目标。
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