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大数据与机器学习:实践方法与行业案例.2.2 数据缓冲区

2.2 数据缓冲区 数据缓冲区是处于生产环境和分析环境之间的中间区域,它是数据闭环中各个系统间的数据中转站,从各个系统接收原始数据,并将其暂存在对应的目录中。其他系统可以从数据缓冲区中获取需要的数据文件。 为了便于管理和迁移数据,我们规定存入数据缓冲区中的数据使用文本文件的格式,这样一来,数据缓冲区就可以使用一台或几台文件服务器实现。几乎所有的应用系统都支持文本文件的数据交互,新的系统可以轻松加入数据闭环之中。 数据缓冲区的一端连接生产环境中的大量应用系统,另一端连接分析环境中的数据平台,避免了生产环境和分析环境的相互影响,同时也为系统之间数据文件的交互制定了统一标准(见图2-2)。 图2-2 数据缓冲区连接生产环境和分析环境 数据缓冲区的另一个优势在于方便自动化和数据管理,多个应用系统的文件存档在同一个文件服务器中,便于数据的统一管理

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随着IT技术的飞速发展,各行各业都已在广泛尝试使用大数据技术提供更稳健和优质的服务。目前,医疗IT系统收集了大量极具价值的数据,但这些历史医疗数据并没有发挥出其应有的价值。为此,本文拟利用医院现有的历史数据,挖掘出有价值的基于统计学的医学规则、知识,并基于这些信息构建专业的临床知识库,提供诊断、处方、用药推荐功能,基于强大的关联推荐能力,极大地提高医疗服务质量,减轻医疗人员的工作强度。 二、Hadoop&Spark 目前大数据处理领域的框架有很多。 从计算的角度上看,主要有MapReduce框架(属于Hadoop生态系统)和Spark框架。其中Spark是近两年出现的新一代计算框架,基于内存的特性使它在计算效率上大大优于MapReduce框架;从存储角度来看,当前主要还是在用Hadoop生态环境中的HDFS框架。HDFS的一系列特性使得它非常适合大数据环境下的存储。 1 Hadoop Hadoop不是一个软件,而是一个分布式系统基础架构,是由Apache基金会主持开发的一个开源项目。Hadoop可以使用户在不了解分布式底层实现的情况下,开发分布式程序,从而充分利用电...

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