14、利用人工智能进行大数据分析的 Apache Hadoop 框架

利用人工智能进行大数据分析的 Apache Hadoop 框架

1 Apache Hadoop 简介

Apache Hadoop 是一个广泛使用的大数据处理框架，可支持电子医疗记录的分布式处理和存储。它是 MapReduce 框架的流行实现，能够利用分布式计算在云环境中处理大规模数据集。云平台 AWS 的 AWS EMR 和 GCP 的 Google Cloud Dataproc 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。这些数据不清楚且不能像结构化数据那样进行分析。许多电子健康记录（EHR）允许自由文本输入，这给医疗组织带来了独特的困难。非结构化数据在评估前必须进行检索、处理和标准化，这对于预算紧张的企业来说既耗时又昂贵。

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。它具有主/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）和多个 Data Node（从节点，执行主节点请求的所有操作）组成。

2 Apache Hadoop 框架的组件

2.1 数据收集

• Apache Kafka ：由 Apache 基金会开发的开源平台，用 Scala 编程语言编写，具有分布式文件处理和高吞吐量的特点，能同时从多个源收集数据，提供高度的容错能力。
• Sqoop ：可在关系数据库管理系统（RDBMS）和 Hadoop 文件系统之间传输数据，是一