【摘要】：我國目前的醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)不斷的提高和完善，隨著各地各級醫(yī)療機構(gòu)如醫(yī)院、衛(wèi)生院、社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心和診所的醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)相應(yīng)建立，參加醫(yī)保的民眾不斷增加，對各種疾病的研究深入，我國的醫(yī)療信息已經(jīng)形成了相當(dāng)海量的數(shù)據(jù)；加之各醫(yī)院的病歷信息、病人信息的大同小異，各地區(qū)實現(xiàn)和完善衛(wèi)生部相關(guān)信息系統(tǒng)的不盡相同，不僅對病人的就診、轉(zhuǎn)診帶來不便，分散的病歷對患者疾病的診療過程、用藥等情況缺乏連續(xù)性記載，也不利于治療，而且不盡相同的醫(yī)療信息影響國家對重大病例的管理和監(jiān)控。有效而集中的數(shù)據(jù)，在如此海量信息的處理過程中起著重要作用，為此本文提出了醫(yī)療信息云存儲。云存儲是在云計算概念上延伸和發(fā)展出來的一個新的概念，繼承了云計算的虛擬化、高可靠性、高可延伸性和廉價等特性，搭建一個云存儲平臺，可以有效利用醫(yī)療資源和共享存儲信息。本文使用Hadoop、Hive、MongoDB等技術(shù)作為基礎(chǔ)存儲系統(tǒng)，對開發(fā)了一個面向醫(yī)療信息的云存儲系統(tǒng)。 Hadoop是目前最為熱門的開源分布式系統(tǒng)框架，允許用戶簡單部署Hadoop集群開發(fā)MapReduce應(yīng)用，，并可以將Hive子項目作為數(shù)據(jù)任務(wù)處理。Hadoop項目的核心子項目HDFS，是分布式計算中數(shù)據(jù)存儲管理的基礎(chǔ)，具有節(jié)點監(jiān)控日志管理、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)一致性管理和集群負載平衡等功能。MongoDB是一個基于分布式文件存儲的NoSQL數(shù)據(jù)庫，能夠提供高效的數(shù)據(jù)訪問和檢索功能，并提供可擴展的數(shù)據(jù)處理能力，使數(shù)據(jù)具有一定的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)卻不需要考慮數(shù)據(jù)模式問題，可以方便地進行數(shù)據(jù)分片處理和負載均衡。 融合MongoDB存儲和Hive處理是本系統(tǒng)最關(guān)鍵的模塊，通過使用MongoDB作為數(shù)據(jù)輸入，由Hive作為數(shù)據(jù)處理必須實現(xiàn)數(shù)據(jù)的輸入輸出、序列化反序列化等功能。在使用Hadoop和MongoDB作為底層存儲的基礎(chǔ)上，本文還介紹Spring Restful開發(fā)醫(yī)療信息數(shù)據(jù)訪問層，將數(shù)據(jù)存儲和各級醫(yī)療機構(gòu)本地應(yīng)用分離，并提供開放接口和安全認證，將數(shù)據(jù)訪問和安全認證交由本地應(yīng)用的業(yè)務(wù)流程處理。該系統(tǒng)將分成五個層次，分別是Hive處理數(shù)據(jù)層、MongoDB和HDFS數(shù)據(jù)存儲層、Restful服務(wù)數(shù)據(jù)訪問層、Nginx訪問控制層和各級醫(yī)療信息系統(tǒng)應(yīng)用層。
[Abstract]:At present, the medical and health industry in our country has been continuously improved and improved. With the corresponding establishment of medical and health institutions at various levels, such as hospitals, health centers, community health service centers and clinics, the number of people participating in medical insurance has been increasing. Deep research on various diseases, China's medical information has formed a considerable amount of data; In addition, the medical record information of each hospital is much the same as that of the patient, and the different regions realize and perfect the relevant information system of the Ministry of Health, which not only brings inconvenience to the patient's visit, but also brings inconvenience to the patient's referral, and the scattered medical record is the diagnosis and treatment process of the patient's disease. The lack of continuous records of drug use is not conducive to treatment, and different medical information affects the management and monitoring of major cases. Effective and centralized data play an important role in the process of processing such a large amount of information, so this paper proposes a medical information cloud storage. Cloud storage is a new concept that extends and develops in cloud computing concept. It inherits the virtualization, high reliability, high extensibility and low cost of cloud computing, and builds a cloud storage platform. It can effectively utilize medical resources and share storage information. In this paper, a cloud storage system for medical information is developed using Hadoop,Hive,MongoDB and other technologies as the basic storage system. Hadoop is the most popular open source distributed system framework, allowing users to simply deploy Hadoop clusters to develop MapReduce applications, and to treat Hive subprojects as data tasks. HDFS, is the core subproject of the Hadoop project MongoDB is a NoSQL database based on distributed file storage, which has the functions of node monitoring log management, basic data consistency management and cluster load balancing. It can provide efficient data access and retrieval function, and provide extensible data processing ability, so that the data have a certain data structure but do not need to consider the problem of data pattern, so it is convenient for data slicing and load balancing. Fusion of MongoDB storage and Hive processing is the most important module in this system. By using MongoDB as data input and Hive as data processing, the functions of data input and output, serialization and deserialization must be realized. On the basis of using Hadoop and MongoDB as the underlying storage, this paper also introduces the development of medical information data access layer by Spring Restful, which separates the data storage from the local application of medical institutions at all levels, and provides open interface and security authentication. Transfer data access and security authentication to local application business processes. The system will be divided into five layers: Hive processing data layer, MongoDB and HDFS data storage layer, Restful service data access layer, Nginx access control layer and medical information system application layer.
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：TP311.52

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本文編號：2412237