本文關(guān)鍵詞：基于Hadoop的醫(yī)院數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

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【摘要】：隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,醫(yī)院信息化進(jìn)程的不斷推進(jìn),以電子病歷、PACS系統(tǒng)等為代表的臨床信息系統(tǒng)得到了廣泛的使用。醫(yī)院推進(jìn)信息化過程中,數(shù)據(jù)存儲(chǔ)問題日益凸現(xiàn)出來(lái),傳統(tǒng)分散式的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模式有著明顯的缺陷,數(shù)據(jù)安全性、可靠性得不到保障,數(shù)據(jù)備份繁瑣,并且無(wú)法挖掘數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值,因此數(shù)據(jù)中心建設(shè)提上醫(yī)院信息化日程。鑒于以傳統(tǒng)Unix服務(wù)器為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)中心具有成本高、計(jì)算能力不足、數(shù)據(jù)讀取速度相對(duì)較慢等缺陷,本論文結(jié)合當(dāng)前計(jì)算機(jī)技術(shù)潮流,提出以Hadoop分布式框架為基礎(chǔ)構(gòu)建醫(yī)院數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)。 本論文針對(duì)醫(yī)院數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的實(shí)際需求,結(jié)合Hadoop框架的自身特點(diǎn),使用Hadoop、HBase、Hive、Mahout等在大數(shù)據(jù)時(shí)代得到廣泛使用的技術(shù),構(gòu)建醫(yī)院數(shù)據(jù)中心。本數(shù)據(jù)中心在克服傳統(tǒng)Unix服務(wù)器缺點(diǎn)、滿足醫(yī)院數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求的同時(shí),為醫(yī)院提供私有云和大數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)。本論文首先完成醫(yī)院數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)的開發(fā),然后以電子病歷系統(tǒng)為例,實(shí)現(xiàn)了結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)中心的高速讀取和存儲(chǔ)；以PACS系統(tǒng)為例,實(shí)現(xiàn)了非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)中心的高速存儲(chǔ)和讀��；在機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了推薦引擎算法。 以Hadoop分布式框架為基礎(chǔ)構(gòu)建醫(yī)院的數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)具有實(shí)施成本低、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)安全可靠、系統(tǒng)易擴(kuò)展、數(shù)據(jù)讀寫速度快、計(jì)算能力強(qiáng)等特點(diǎn)。數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)與現(xiàn)有醫(yī)院臨床信息系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)無(wú)縫集成,為醫(yī)院提供結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的高速存儲(chǔ)。在數(shù)據(jù)集中存儲(chǔ)的基礎(chǔ)上,利用Hadoop集群強(qiáng)大的計(jì)算能力,構(gòu)建大數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái),挖掘數(shù)據(jù)背后的信息,為醫(yī)生提供臨床決策支持。系統(tǒng)解決了醫(yī)院數(shù)據(jù)存儲(chǔ)問題,使醫(yī)院更加信息化、一體化、智能化,促進(jìn)了醫(yī)院信息化發(fā)展。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)據(jù)中心 Hadoop 集成 機(jī)器學(xué)習(xí)
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP308
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-8
• 目錄8-10
• 第1章 緒論10-18
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 研究意義13-16
• 1.4 研究?jī)?nèi)容16-18
• 第2章 相關(guān)理論與技術(shù)18-35
• 2.1 Hadoop18-20
• 2.1.1 簡(jiǎn)介18-19
• 2.1.2 Hadoop的總體架構(gòu)19-20
• 2.2 HDFS20-24
• 2.2.1 簡(jiǎn)介20
• 2.2.2 HDFS架構(gòu)20-21
• 2.2.3 HDFS的數(shù)據(jù)管理21-24
• 2.3 MapReduce24-27
• 2.3.1 簡(jiǎn)介24
• 2.3.2 MapReduce原理24-27
• 2.4 HBase27-32
• 2.4.1 簡(jiǎn)介27
• 2.4.2 HBase架構(gòu)27-29
• 2.4.3 HBase數(shù)據(jù)管理29-32
• 2.5 Hive32-35
• 2.5.1 Hive簡(jiǎn)介32
• 2.5.2 Hive的體系結(jié)構(gòu)32-34
• 2.5.3 Hive的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)34-35
• 第3章 醫(yī)院數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)設(shè)計(jì)概述35-46
• 3.1 系統(tǒng)開發(fā)概述35-37
• 3.1.1 系統(tǒng)開發(fā)目標(biāo)35-36
• 3.1.2 系統(tǒng)開發(fā)的可行性研究36-37
• 3.2 系統(tǒng)詳細(xì)設(shè)計(jì)37-46
• 3.2.1 總體設(shè)計(jì)37-39
• 3.2.2 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)計(jì)39-42
• 3.2.3 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)計(jì)42-45
• 3.2.4 機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)設(shè)計(jì)45-46
• 第4章 醫(yī)院數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)46-61
• 4.1 數(shù)據(jù)中心平臺(tái)系統(tǒng)的構(gòu)建46-51
• 4.1.1 數(shù)據(jù)中心運(yùn)行平臺(tái)搭建47-50
• 4.1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)50-51
• 4.2 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)實(shí)現(xiàn)51-55
• 4.2.1 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)平臺(tái)構(gòu)建51-52
• 4.2.2 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)52-55
• 4.3 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)實(shí)現(xiàn)55-61
• 4.3.1 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)平臺(tái)構(gòu)建55-57
• 4.3.2 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)57-61
• 第5章 總結(jié)展望61-63
• 5.1 總結(jié)61-62
• 5.2 展望62-63
• 參考文獻(xiàn)63-66
• 作者在碩士研究生期間的科研成果66

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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本文編號(hào)：820298