隨著醫(yī)院規(guī)模的擴(kuò)大,各類病歷檔案數(shù)據(jù)快速增長(zhǎng),各種不同類型的非結(jié)構(gòu)病歷數(shù)據(jù)需要被存儲(chǔ),當(dāng)前的病歷管理系統(tǒng)已經(jīng)不能滿足這種需求。云計(jì)算的提出為病歷管理系統(tǒng)目前面臨的困難提供了一個(gè)高可擴(kuò)展性、高可用性、強(qiáng)容錯(cuò)性和低成本的解決方案。基于分布式計(jì)算技術(shù),本文提出了一種基于云計(jì)算的病歷管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)方法。本系統(tǒng)采用云計(jì)算軟件平臺(tái)的基礎(chǔ)架構(gòu)Hadoop及其生態(tài)環(huán)境在Linux集群上進(jìn)行搭建,并包括三個(gè)核心功能模塊:系統(tǒng)管理員管理功能模塊、患者功能模塊以及病歷功能模塊。本文首先對(duì)病歷管理系統(tǒng)的研究背景、研究目的與意義、國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行了分析與闡述。對(duì)軟件開發(fā)中涉及到的病歷相關(guān)知識(shí)進(jìn)行了介紹;其次,本文對(duì)病歷管理系統(tǒng)的需求進(jìn)行了分析,包括數(shù)據(jù)需求、功能需求以及性能需求。第三,針對(duì)系統(tǒng)的可行性進(jìn)行了論證。第四,重點(diǎn)對(duì)病歷管理系統(tǒng)的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)、功能模塊和數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行了總體的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn);最后,在對(duì)軟件測(cè)試技術(shù)進(jìn)行梳理分析之后,本文對(duì)本病歷管理系統(tǒng)進(jìn)行了功能測(cè)試與性能測(cè)試,并給出了測(cè)試結(jié)論與分析結(jié)果。本文的主要結(jié)論有:（1）針對(duì)病歷系統(tǒng)需求,設(shè)計(jì)了系統(tǒng)的整體架構(gòu),包括系統(tǒng)的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)以及系統(tǒng)各功... 

【文章來源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：75 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

CDA文檔結(jié)構(gòu)圖

電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文14圖2-2Hadoop生態(tài)系統(tǒng)圖（一）MapReduce簡(jiǎn)介MapReduce是由google提出的一種分布式計(jì)算框架，可以在計(jì)算機(jī)集群上對(duì)某項(xiàng)計(jì)算任務(wù)進(jìn)行分發(fā)、然后并行計(jì)算，最終合并所有節(jié)點(diǎn)的計(jì)算結(jié)果。目前該框架是一種主流的并行計(jì)算框架，具有如下優(yōu)點(diǎn)：非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。通常大數(shù)據(jù)平臺(tái)需要進(jìn)行處理和存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)都不符合傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)特征，即數(shù)據(jù)非行列式，從而導(dǎo)致傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)方式無法對(duì)這樣的一些數(shù)據(jù)進(jìn)行合理存儲(chǔ)、管理和處理，如多媒體數(shù)據(jù)、影像數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)等，也因此，能夠存儲(chǔ)和處理這樣的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的MapReduce脫穎而出。海量數(shù)據(jù)。由于MapReduce在設(shè)計(jì)階段就考慮了對(duì)海量數(shù)據(jù)的處理方式，因此在面對(duì)海量數(shù)據(jù)時(shí)，MapReduce通常利用數(shù)據(jù)局部性原理，對(duì)這些數(shù)據(jù)拆分成一小部分，各個(gè)擊破，如先從離自己最近的節(jié)點(diǎn)中獲取數(shù)據(jù)來進(jìn)行處理，在處理之前就將數(shù)據(jù)分離并分別存儲(chǔ)到不同的節(jié)點(diǎn)里去，通過設(shè)計(jì)映射函數(shù)，將數(shù)據(jù)指定為具有鍵值結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)組，在節(jié)點(diǎn)進(jìn)行處理后，通過規(guī)約函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行合并。

第二章系統(tǒng)技術(shù)原理與需求分析15MapRecude的詳細(xì)執(zhí)行流程如下圖2-3所示。圖2-3MapReduce執(zhí)行流程（二）HDFS簡(jiǎn)介HDFS是ApacheHadoopCore項(xiàng)目的一部分，是一種分布式的文件系統(tǒng)，同將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)集群的各個(gè)節(jié)點(diǎn)上，提高了數(shù)據(jù)的冗余性以及安全性，目前是大數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)中經(jīng)常采用的一種文件系統(tǒng)。HDFS技術(shù)成熟，使用廣泛，在基于云計(jì)算的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)上有著良好應(yīng)用。這個(gè)項(xiàng)目的地址是http://hadoop.apache.org/core/。具體來說，HDFS是基于以下的一些前提和設(shè)計(jì)目標(biāo)進(jìn)行設(shè)計(jì)的：（1）硬件失效是普遍現(xiàn)象。HDFS集群由大量服務(wù)器組成，每臺(tái)服務(wù)器都會(huì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)。但是由于硬件失效是普遍現(xiàn)象，因此這意味著在整個(gè)HDFS的運(yùn)行過程中，總是有HDFS的組件不工作的�；谶@種假設(shè)，HDFS將其架構(gòu)的核心目標(biāo)設(shè)置為了盡快進(jìn)行錯(cuò)誤檢測(cè)，同時(shí)高效的實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動(dòng)恢復(fù)。（2）流式數(shù)據(jù)訪問。由于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的訪問方式通常是基于流式訪問，因此HDFS在設(shè)計(jì)過程中，針對(duì)這種訪問特點(diǎn)進(jìn)行了精心的設(shè)計(jì)，而不是像針對(duì)普通應(yīng)用的文件系統(tǒng)一樣在用戶交互處理上花費(fèi)大量功夫。由于數(shù)據(jù)訪問的數(shù)據(jù)批處理的關(guān)鍵更多是取決于高吞吐量，而不是低延遲，而且POSIX標(biāo)準(zhǔn)的很多指標(biāo)對(duì)HDFS應(yīng)用系統(tǒng)無效，因此HDFS修改了部分POSIX語(yǔ)義從而實(shí)現(xiàn)提高自身數(shù)據(jù)訪問吞吐量的目的。

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