CN105512470A - 一种基于Hadoop平台的灌肠仪数据处理*** - Google Patents

一种基于Hadoop平台的灌肠仪数据处理*** Download PDF

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张欣
吴晓平
戴春晓
郭金城
颜茂杭
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Abstract

本发明提供一种基于Hadoop平台的灌肠仪数据处理***，包括通过网络连接的服务器和若干台灌肠仪，其特征在于，所述灌肠仪包括：数据录入模块，将录入的数据网络传输至服务器，录入的数据有：用户输入的数据、灌肠仪的工作以及使用数据；所述服务器包括：数据库，用于保存所述数据采集模块传输的数据；Hadoop集群平台，用于对所述数据库内的数据基于关键值进行处理以获得数据表，供用户在Web端查看。本发明填补行业的空白，提供一种灌肠仪数据的处理***，利于后期设备的性能改进，对患者病例分析、临床研究做出贡献；处理***基于Hadoop平台对数据进行智能分析、挖掘处理，将灌肠仪的数据特点结合Hadoop平台的MapReduce模型和HDFS文件***，实现高效、稳定的处理和用户的快速、方便查询。

Description

一种基于Hadoop平台的灌肠仪数据处理***
技术领域
本发明属于医疗设备的大数据处理领域，具体涉及一种基于Hadoop平台的灌肠仪数据处理***。
背景技术
灌肠仪是应用在医疗、美容等行业的智能化治疗、理疗设备，是用肛管自***经直肠***结肠灌注液体，以达到通便排气的治疗功效，能刺激肠蠕动，软化、清除粪便，并有降温、催产、稀释肠内毒物、减少吸收的作用，此外，亦可达到供给药物、营养、水分等治疗目的。
随着生活水平的提高以及公众对拥有一个健康身体的重视，现在乃至不久的将来灌肠仪将会进入各医疗机构，进入千家万户普及使用的时代也将不远。灌肠仪在使用、维护过程中将产生大量的数据，如何挖掘这些数据，以对后期设备性能的改进、患者病历分析、临床研究等做出贡献是目前灌肠仪厂商考虑的问题。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于Hadoop平台的灌肠仪数据处理***，能够对数据进行高效智能分析和挖掘，利于后期设备的性能改进，对患者病分析、临床研究做出贡献。
为达到上述目的，本发明的技术方案如下：一种基于Hadoop平台的灌肠仪数据处理***，包括通过网络连接的服务器和若干台灌肠仪，其特征在于，所述灌肠仪包括：
数据录入模块，将录入的数据网络传输至所述服务器，录入的数据有：用户输入的数据、所述灌肠仪的工作以及使用数据；
所述服务器包括：
数据库，用于保存所述数据采集模块传输的数据；
Hadoop集群平台，用于对所述数据库内的数据基于关键值进行处理以获得数据表，供用户在Web端查看。
本发明的一个较佳实施例中，进一步包括Hadoop集群平台处理数据的步骤包括以下步骤：
1)基于Hadoop平台的数据工具Sqoop，将数据库中的数据导入到Hadoop集群平台服务器上；
2)基于Hadoop平台的数据仓库工具Hive在数据仓库中建表，将结构化的数据映射为关系数据表，并提供SQL查询功能；
3)基于Hadoop平台的数据仓库工具Hive将SQL语句转换为MapReduce任务；
4)选取关键值，基于Hadoop平台的MapReduce模型对任务数据进行智能分析，输出数据；
5)根据不同的关键值，选取不同的MapReduce模型对任务数据进行智能分析，获取不同的输出数据，汇总所有的输出数据后以文档的形式输出到Hadoop平台的HDFS文件***，并基于Hadoop平台的数据传输工具Sqoop将HDFS的数据导出到MySQL中，供用户在Web端查看。
本发明的一个较佳实施例中，进一步包括所述服务器通过TCP/IP网络编程与所述灌肠仪互联通信。
本发明的一个较佳实施例中，进一步包括基于不同的MapReduce模型对任务数据进行智能分析时，选取的关键值至少有：设备的销售分析、设备的使用分析、用户的疗效分析。
本发明的一个较佳实施例中，进一步包括步骤2)中的关系数据表分类有设备记录表、患者信息表、使用记录表。
本发明的一个较佳实施例中，进一步包括用户录入的信息有：至少由灌肠温度、灌肠压力、灌肠速度组成的灌肠数据；至少由年龄、体重、性别、疗程编号组成的个人信息；至少由设备ID、出厂日期、销售地、使用次数、固件版本号、使用编号组成的灌肠仪设备信息，所述使用编号和疗程编号相关联。
本发明的一个较佳实施例中，进一步包括所述个人信息录入后进入患者信息表，所述设备信息录入后进入设备记录表，所述灌肠数据录入后进入使用记录表。
本发明填补行业的空白，提供一种灌肠仪数据的处理***，利于后期设备的性能改进，对患者病例分析、临床研究做出贡献；
处理***基于Hadoop平台对数据进行智能分析、挖掘处理，将灌肠仪的数据特点结合Hadoop平台的MapReduce模型和HDFS文件***，实现高效、稳定的处理和用户的快速、方便查询。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例技术中的技术方案，下面将对实施例技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明优选实施例的Hadoop集群平台处理数据的流程图；
图2本发明优选实施例的关系数据表的结构框图；
图3是基于MapReduce模型统计销售地的示意图；
图4是基于MapReduce模型统计患者体重的示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例
如图1、2、3、4所示，本实施例中公开了一种基于Hadoop平台的灌肠仪数据处理***，包括通过网络连接的服务器和若干台灌肠仪。灌肠仪服务器端可以架设于局域网、互联网、专用网或云服务网络。灌肠仪选用STM32系列的微控制器、选用OS开元***，实现TCP/IP协议，服务器通过TCP/IP网络编程与灌肠仪互联通信。
其中，所述灌肠仪包括：
数据录入模块，将录入的数据网络传输至所述服务器，录入的数据有：用户输入的数据、所述灌肠仪的工作以及使用数据。
用户输入的信息有：至少由灌肠温度、灌肠压力、灌肠速度组成的灌肠数据；至少由年龄、体重、性别、疗程编号组成的个人信息；至少由设备ID、出厂日期、销售地、使用次数、固件版本号、使用编号组成的灌肠仪设备信息，所述使用编号和疗程编号相关联。
所述服务器包括：
数据库，用于保存所述数据采集模块传输的数据；
Hadoop集群平台，用于对所述数据库内的数据基于关键值进行处理以获得数据表，供用户在Web端查看，Hadoop集群平台处理数据的步骤包括以下步骤：
1)基于Hadoop平台的数据工具Sqoop，将数据库中的数据导入到Hadoop集群平台服务器上；
2)基于Hadoop平台的数据仓库工具Hive在数据仓库中建表，将结构化的数据映射为关系数据表，并提供SQL查询功能；
3)基于Hadoop平台的数据仓库工具Hive将SQL语句转换为MapReduce任务；
4)选取关键值，基于Hadoop平台的MapReduce模型对任务数据进行智能分析，输出数据；
5)根据不同的关键值，选取不同的MapReduce模型对任务数据进行智能分析，获取不同的输出数据，汇总所有的输出数据后以文档的形式输出到Hadoop平台的HDFS文件***，并基于Hadoop平台的数据传输工具Sqoop将HDFS的数据导出到MySQL中，供用户在Web端查看。
本发明优选的关键值至少有：设备的销售分析、设备的使用分析、用户的疗效分析，基于上述的关键值选取不同的MapReduce模型对任务数据进行智能分析时，部分分析结果如图3、4所示。
步骤2)中的关系数据表分类有设备记录表、患者信息表、使用记录表，其中，所述个人信息录入后进入患者信息表，所述设备信息录入后进入设备记录表，所述灌肠数据录入后进入使用记录表。
本发明的有益是：1、填补行业的空白，将灌肠仪的数据进行采集、汇总、处理，为后续设备的性能改进、患者病例分析、临床研究做出共享；
2、基于Hadoop平台来处理数据，可以使用户在不了解底层细节的情况下开发MapReduce程序，并在价格低廉的商用集群上进行运算和存储，具有可扩展、高容错、经济、可靠、高效的优点。
3、采用MapReduce模型和HDFS文件***的结合实现高效、稳定的处理和用户的快速、方便查询。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (7)

1.一种基于Hadoop平台的灌肠仪数据处理***，包括通过网络连接的服务器和若干台灌肠仪，其特征在于，所述灌肠仪包括：
数据录入模块，将录入的数据网络传输至所述服务器，录入的数据有：用户输入的数据、所述灌肠仪的工作以及使用数据；
所述服务器包括：
数据库，用于保存所述数据采集模块传输的数据；
Hadoop集群平台，用于对所述数据库内的数据基于关键值进行处理以获得数据表，供用户在Web端查看。
2.根据权利要求1所述的一种基于Hadoop平台的灌肠仪数据处理***，其特征在于，Hadoop集群平台处理数据的步骤包括以下步骤：
1)基于Hadoop平台的数据工具Sqoop，将数据库中的数据导入到Hadoop集群平台服务器上；
2)基于Hadoop平台的数据仓库工具Hive在数据仓库中建表，将结构化的数据映射为关系数据表，并提供SQL查询功能；
3)基于Hadoop平台的数据仓库工具Hive将SQL语句转换为MapReduce任务；
4)选取关键值，基于Hadoop平台的MapReduce模型对任务数据进行智能分析，输出数据；
5)根据不同的关键值，选取不同的MapReduce模型对任务数据进行智能分析，获取不同的输出数据，汇总所有的输出数据后以文档的形式输出到Hadoop平台的HDFS文件***，并基于Hadoop平台的数据传输工具Sqoop将HDFS的数据导出到MySQL中，供用户在Web端查看。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于Hadoop平台的灌肠仪数据处理***，其特征在于：所述服务器通过TCP/IP网络编程与所述灌肠仪互联通信。
4.根据权利要求2所述的一种基于Hadoop平台的灌肠仪数据处理***，其特征在于，基于不同的MapReduce模型对任务数据进行智能分析时，选取的关键值至少有：设备的销售分析、设备的使用分析、用户的疗效分析。
5.根据权利要求2所述的一种基于Hadoop平台的灌肠仪数据处理***，其特征在于：步骤2)中的关系数据表分类有设备记录表、患者信息表、使用记录表。
6.根据权利要求1或5所述的一种基于Hadoop平台的灌肠仪数据处理***，其特征在于，用户录入的信息有：至少由灌肠温度、灌肠压力、灌肠速度组成的灌肠数据；至少由年龄、体重、性别、疗程编号组成的个人信息；至少由设备ID、出厂日期、销售地、使用次数、固件版本号、使用编号组成的灌肠仪设备信息，所述使用编号和疗程编号相关联。
7.根据权利要求6所述的一种基于Hadoop平台的灌肠仪数据处理***，其特征在于：所述个人信息录入后进入患者信息表，所述设备信息录入后进入设备记录表，所述灌肠数据录入后进入使用记录表。
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