14、Apache Hadoop：利用AI进行大数据分析的强大框架

Apache Hadoop：利用AI进行大数据分析的强大框架

1. Apache Hadoop简介

在当今数据驱动的时代，医疗行业等领域每天都会产生海量的数据。MapReduce、Pig、Sqoop、Hive、HBase Avro等开源框架，都能够处理医疗行业定期产生的庞大数据集。而Apache Hadoop更是其中的佼佼者，它可以支持电子病历的分布式处理和存储。

Apache Hadoop是MapReduce框架的一种流行实现，能够借助分布式计算在云环境中处理大规模数据集。像AWS的AWS EMR和GCP的Google Cloud Dataproc等云平台，都可以使用Apache Hadoop框架来处理大数据组件。

医疗行业存在大量非结构化数据，如电子邮件、音频记录、视频、文本文档和社交媒体帖子等。这些数据模糊不清，无法像结构化数据那样直接进行分析。由于许多电子健康记录（EHR）允许在临床笔记和其他叙述性数据收集区域进行自由文本输入，医疗组织面临着独特的挑战。非结构化数据在评估之前必须进行检索、处理和标准化，这对于预算紧张的企业来说，不仅耗时，而且成本高昂。

Hadoop不再是单一的整体项目，而是一种与传统关系数据库模型截然不同的数据处理策略。它采用主/从设计，由一个Name Node（主节点，存储元数据并管理集群中的作业调度）和一组Data Nodes（从节点，执行主节点即Name Node请求的所有操作）组成。以下是Hadoop主从架构的简单说明：
| 节点类型 | 功能 |
| ---- | ---- |
| Name Node | 存储元数据，管理作业调度 |
| Data Nodes | 执行主节点请求的操作