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10.3969/j.issn.1671-802X.2022.06.001

大数据技术在医疗健康管理的应用与设计

引用
面对传统医疗健康管理系统在存储和管理海量数据方面表现欠佳的问题,提出基于Hadoop对医疗健康数据进行高效管理和快速处理的方法.根据医疗健康数据特点,将HBase与Solr相结合实现多条件查询从而提高查询效率.设计医疗健康数据HBase数据库、医疗健康数据写入HBase过程和医疗健康数据MapReduce查询分析三个组成部分,搭建Hadoop集群环境,对HBase和MapReduce的性能进行测试对比.经测试,当数据量逐渐增大到一定规模时,该模型表现出明显的优势,可满足海量的医疗健康数据管理要求,缩短了计算时间,提高了处理效率.

医疗健康、大数据技术、HBase、MapReduce

21

TP3(计算技术、计算机技术)

福建省中青年教师教育科研项目JAT201344

2023-01-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共6页

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