健康医疗大数据——医疗影像

一、 项目概述

1.1 项目概述

1.2 项目框架

1.3 项目环境

1.4 项目需求

二、项目调试与运行

2.1需求分析

2.2具体实现

三、项目总结

  • 项目概述
    1. 项目概述

本项目旨在应用大数据技术于医疗影像领域,通过实训培养团队成员对医疗大数据处理和分析的实际能力。借助Hadoop平台及以下关键组件,包括ZooKeeper、Kafka、Flume、Hadoop、Maxwell、Hive、HBase等,我们将探索先进的技术和方法,以整合医疗影像数据,提升医疗诊断水平和效率。

1.2 项目框架

项目框架涵盖了数据采集、清洗、存储和大数据分析。ZooKeeper用于分布式协调,Kafka负责高吞吐的消息传递,Flume用于数据收集,Hadoop提供大数据存储和计算能力,Maxwell用于实时数据同步,Hive则负责数据仓库建设。

1.3项目环境

1.3.1 硬件环境

多台虚拟机构建分布式环境,确保大数据处理的高性能和高可用性。

1.3.2 软件环境

操作系统:Linux

分布式协调服务:ZooKeeper

消息队列:Kafka

数据采集:Flume

大数据框架:Hadoop

数据捕捉:Maxwell

数据仓库:Hive

分布式数据库:HBase

关系型数据库:MySQL

数据同步:DataX

1.4 项目需求

1、业务数据采集平台搭建

2、数据仓库维度建模

3、分析,交易、医生、用户、评价等问诊核心主题,统计上百个报表指标。

4、采用即席查询工具,随时进行指标分析

5、对集群性能进行监控,发生异常需要报警

6、元数据管理

7、质量监控

8、权限管理

二、项目调试与运行

2.1需求分析

业务数据采集平台:建立可靠的数据采集系统,收集医疗领域数据,包括患者、医生、交易、评价等信息。

数据仓库建模:进行数据仓库维度建模,确保数据结构合理,方便后续分析。

核心主题分析:针对核心主题如问诊、交易、医生等,设计并统计上百个报表指标,全面了解医疗服务情况。

即席查询工具:引入即席查询工具,方便用户随时进行指标分析,提高数据分析的灵活性。

集群性能监控和报警:对集群性能进行监控,及时报警处理性能异常,确保系统稳定运行。

元数据管理:管理和维护元数据,确保数据准确性和可追溯性。

质量监控:设计质量监控机制,确保数据准确一致,提高数据可信度。

权限管理:引入权限管理,确保用户仅能访问其权限内的数据和功能,保护敏感信息。

在需求分析阶段,团队对整个项目进行了全面的需求分析,明确了数据处理的关键步骤和目标。这为后续的具体实现提供了清晰的方向。

2.2具体实现

在具体实现阶段,团队充分利用了ZooKeeper、Kafka、Flume、Hadoop、Maxwell、Hive、MySQL等组件的功能。ZooKeeper协调分布式环境,Kafka处理实时数据流,Flume实现数据采集,Hadoop提供大数据存储和计算,Maxwell用于数据库实时同步,Hive搭建数据仓库。这些组件相互协作,实现了医疗影像数据在大数据环境中的高效处理。

结果:

全量同步:

结果:

增量同步:

增量同步已经完成,故不再跑程序运行。

结果:

可视化:

启动superset:

在网页输入192.168.10.102:8787

界面:

  • 项目总结

本项目是一项基于Hadoop平台的医疗影像大数据实训,通过运用诸如ZooKeeper、Kafka、Flume、Hadoop、Maxwell、Hive、Superset等组件,旨在构建一个高效、协同运作的大数据处理系统。在项目的设计、调试和运行过程中,我们积累了丰富的实践经验,为未来类似项目提供了有价值的参考。Hadoop平台在本项目中担任了核心基础的角色,为其他组件提供了强大支持,促使它们协同工作。ZooKeeper通过协调和同步的功能,确保了整个系统的有序运行。Kafka则承担了高效的消息传递任务,而Flume实现了对流式数据的采集。Hadoop作为分布式计算引擎,为数据处理提供了稳健的支持,使整个系统更为强大和可靠。

Maxwell在项目中担当着关键的实时数据同步工具的角色,保障了数据的实时性。Hive为数据仓库管理提供了解决方案,将大量医疗数据有序地存储,为后续的数据处理提供了可靠基础。这两个组件的协同工作,使得系统能够应对实时性要求较高的医疗数据,并确保数据的完整性和一致性。

Superset作为数据可视化工具,为项目提供了直观的数据呈现方式,使得团队能够更好地理解和分析医疗大数据。通过对每个组件在项目中的具体作用和位置进行明确总结,我们为未来类似项目提供了有益的参考。这次实践让我们更深刻地理解了大数据处理的流程和各组件之间的相互关系。

在项目中取得的成果和经验为今后的医疗大数据处理项目奠定了坚实的基础。我们不仅提高了对大数据处理流程的理解,同时也深化了对每个组件功能和协同作用的认识。这些收获将成为未来类似项目的宝贵资源,为我们更好地应对医疗领域的大数据挑战提供了可靠的指导和支持。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/27478.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

C# OnnxRuntime部署DAMO-YOLO人头检测

目录 说明 效果 模型信息 项目 代码 下载 参考 说明 效果 模型信息 Model Properties ------------------------- --------------------------------------------------------------- Inputs ------------------------- name:input tensor:Floa…

VPC2-多域攻击-tomcat渗透-通达oa-域控提权-密码喷射-委派攻击-数据库提权

下载链接: https://pan.baidu.com/s/1nUYj6G9ouj6BcumDgoDaGg 提取码: ejbn jishu域 windows 2008 tomcat渗透 访问发现tomcat 点击manage app 尝试弱口令进入,发现tomcat/tomcat成功进入 用哥斯拉生成后门 然后建立一个文件夹,把它放进去,把它改名…

Linux知识-第一天

Linux的目录机构为一个树型结构 其没有盘符这个概念,只有一个根目录,所有文件均在其之下 在Linux系统中,路径之间的层级关系 使用 / 开头表示根目录,后面的表示层级关系 Linux命令入门 Linux命令基础 Linux命令通用格式 comman…

【蓝桥杯单片机】第十二届省赛

一、真题 二、模块构建 1.编写初始化函数(init.c) void Cls_Peripheral(void); 关闭led led对应的锁存器由Y4C控制关闭蜂鸣器和继电器 由Y5C控制 2.编写LED函数(led.c) void Led_Disp(unsigned char ucLed); 将ucLed取反的值赋给P0 开启锁存器…

FPGA开发,使用Deepseek V3还是R1(7):以“FPGA的整体设计框架”为例

以下都是Deepseek生成的答案 FPGA开发,使用Deepseek V3还是R1(1):应用场景 FPGA开发,使用Deepseek V3还是R1(2):V3和R1的区别 FPGA开发,使用Deepseek V3还是R1&#x…

Linux进程状态

一.基础知识 在进入到Linux进程状态学习之前,我们先学习一些基础知识: 1.1并发和并行 并发: 在单CPU的计算机中,并不是把当前进程执行完毕之后再执行下一个,而是给每个进程都分配一个时间片,基于时间片进…

【含文档+PPT+源码】基于SpringBoot电脑DIY装机教程网站的设计与实现

项目介绍 本课程演示的是一款 基于SpringBoot电脑DIY装机教程网站的设计与实现,主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生与需要项目实战练习的 Java 学习者。 1.包含:项目源码、项目文档、数据库脚本、软件工具等所有资料 2.带你从零开始部署运行本套…

【免费】2000-2020年各省地区生产总值指数数据

2000-2020年各省地区生产总值指数数据 1、时间:2000-2020年 2、来源:国家统计局、统计年鉴 3、指标:行政区划代码、地区、年份、地区生产总值指数(上年100) 4、范围:31省 5、指标说明:地区生产总值指数&#xff0…

【大厂AI实践】清华:清华古典诗歌自动生成系统“九歌”的算法

【大厂AI实践】清华:清华古典诗歌自动生成系统“九歌”的算法 🌟 嗨,你好,我是 青松 ! 🌈 自小刺头深草里,而今渐觉出蓬蒿。 文章目录 **01 自动作诗缘起****1. 诗歌自动写作** **02 九歌的模型…

实验:k8s+keepalived+nginx+iptables

1、创建两个nginx的pod,app都是nginx nginx1 nginx2 2、创建两个的pod的service 3、配置两台keepalived的调度器和nginx七层反向代理,VIP设置192.168.254.110 keepalived调度器master keepalived调度器backup 两台调度器都配置nginx七层反向代理&#…

基于eRDMA实测DeepSeek开源的3FS

DeepSeek昨天开源了3FS分布式文件系统, 通过180个存储节点提供了 6.6TiB/s的存储性能, 全面支持大模型的训练和推理的KVCache转存以及向量数据库等能力, 每个客户端节点支持40GB/s峰值吞吐用于KVCache查找. 发布后, 我们在阿里云ECS上进行了快速的复现, 并进行了性能测试, ECS…

DeepSeek掘金——DeepSeek-R1图形界面Agent指南

DeepSeek掘金——DeepSeek-R1图形界面Agent指南 本文将指导你完成设置 DeepSeek R1 和 Browser Use 的过程,以创建能够执行复杂任务的 AI 代理,包括 Web 自动化、推理和自然语言交互。 开源大型语言模型 (LLM) 的兴起使得创建可与 OpenAI 的 ChatGPT Operator 等专有解决方案…

K8S学习之基础六:k8s中pod亲和性

Pod节点亲和性和反亲和性 podaffinity:pod节点亲和性指的是pod会被调度到更趋近与哪个pod或哪类pod。 podunaffinity:pod节点反亲和性指的是pod会被调度到远离哪个pod或哪类pod 1. Pod节点亲和性 requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution&am…

Lua | 每日一练 (4)

💢欢迎来到张胤尘的技术站 💥技术如江河,汇聚众志成。代码似星辰,照亮行征程。开源精神长,传承永不忘。携手共前行,未来更辉煌💥 文章目录 Lua | 每日一练 (4)题目参考答案线程和协程调度方式上…

数据结构:二叉搜索树(排序树)

1.二叉搜索树的定义 二叉搜索树要么是空树,要么是满足以下特性的树 (1)左子树不为空,那么左子树左右节点的值都小于根节点的值 (2)右子树不为空,那么右子树左右节点的值都大于根节点的值 &#…

SpringBoot快速入门

快速入门 1). 创建springboot工程,并导入 mybatis的起步依赖、mysql的驱动包、lombok等。 项目工程创建完成后,自动在pom.xml文件中,导入Mybatis依赖和MySQL驱动依赖。如下所示: 2). 数据准备:创建用户表user&#xf…

DataWorks (数据工厂)介绍

介绍 DataWorks 是阿里云推出的一体化大数据开发与治理平台,曾用名"数据工厂""大数据开发套件" 最新版本是3.0 它是一套基于MaxCompute(原ODPS)的DW(数据仓库)解决方案,它集成了阿里多年的DW实施经验&…

信息技术知识赛系统设计与实现(代码+数据库+LW)

摘 要 传统办法管理信息首先需要花费的时间比较多,其次数据出错率比较高,而且对错误的数据进行更改也比较困难,最后,检索数据费事费力。因此,在计算机上安装信息技术知识赛系统软件来发挥其高效地信息处理的作用&…

VirtualBox虚拟机转VM虚拟机

前言:部分靶机只适用于VirtualBox,VM打不开VirtualBox的文件,所以需要进行转换 前置条件:本机已经下载VM和VirtualBox 第一步:文件转换 找到VirtualBox.exe所在位置,启动cmd窗口 文件转换的命令&#xf…

ArcGIS操作:11 计算shp矢量面的质心坐标

1、打开属性表 2、添加字段 3、设置字段名称、类型 4、选择创建的字段,计算几何 5、选择属性质心的x坐标、坐标系(y坐标同理) 注意:计算坐标一般使用的是地理坐标系(投影坐标系转地理坐标系教程:ArcGIS操作…