【精选】基于大数据技术的电子健康信息记录分析系统设计与实现（Hadoop、Spark、Hive）健康数据存储、分析与预测健康数据挖掘、用户健康趋势分析与预测个性化健康管理

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博主介绍：
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技术范围：
我熟悉的技术领域涵盖SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等方面的设计与开发。如果你有任何技术难题，我都乐意与你分享解决方案。

主要内容：
我的服务内容包括：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文撰写与辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导。我还提供腾讯会议一对一的专业讲解和模拟答辩演练，帮助你全面掌握答辩技巧与代码逻辑。

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HIVE核心代码介绍：

# coding: utf-8
__author__ = 'ila'

from impala.dbapi import connect
import configparser

from convert_mysql_to_hive import ConvertMySQLToHive


def hive_func(sql_list: list):
    cp = configparser.ConfigParser()
    cp.read('../config.ini', encoding="utf-8")
    dbName = cp.get("sql", "db")

    cv = ConvertMySQLToHive(dbName)
    for sql_str in sql_list:
        hive_list = cv.convert_mysql_to_hive(sql_str)
        if len(hive_list) > 0:
            hive_execute(hive_list)


def hive_execute(hive_list: list):
    try:
        conn = connect(host='127.0.0.1', port=10086, user="", password="",timeout=1)
    except Exception as e:
        print(f"{hive_execute} error : {e}")
        return
    
    cur = conn.cursor()

    for hive_sql in hive_list:
        try:
            cur.execute(hive_sql)
        except Exception as e:
            print("Exception======>", e)
            print("hive_sql=====>", hive_sql)

    conn.close()

数据处理核心代码：

# coding: utf-8
__author__ = 'ila'
import configparser
from hdfs.client import Client
def upload_to_hdfs(filename):
    try:
        port = 50070
        cp = configparser.ConfigParser()
        cp.read('config.ini',encoding="utf-8")

        client = Client(f"http://{cp.get('sql','host')}:{port}/")
        user_dir = "tmp"
        client.upload(hdfs_path=f'/{user_dir}/{filename}', local_path=filename, chunk_size=2 << 19, overwrite=True)
    except Exception as e:
        print(f'upload_to_hdfs eror : {e}')

Spark数据处理函数：

# coding: utf-8
__author__ = 'ila'

import json

from flask import current_app as app
from pyspark.ml.classification import LogisticRegression
from pyspark.ml.clustering import KMeans
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.regression import LinearRegression
from pyspark.sql import SparkSession


def spark_read_mysql(sql, json_filename):
    '''
    排序
    :param sql:
    :param json_filename:
    :return:
    '''
    df = app.spark.read.format("jdbc").options(url=app.jdbc_url,
                                               dbtable=sql).load()
    count = df.count()
    df_data = df.toPandas().to_dict()
    json_data = []
    for i in range(count):
        temp = {}
        for k, v in df_data.items():
            temp[k] = v.get(i)
        json_data.append(temp)
    with open(json_filename, 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.write(json.dumps(json_data, indent=4, ensure_ascii=False))


def linear(table_name):
    '''
    回归
    :param table_name:
    :return:
    '''

    spark = SparkSession.builder.appName("flask").getOrCreate()

    training = spark.read.format("libsvm").table(table_name)

    lr = LinearRegression(maxIter=20, regParam=0.01, elasticNetParam=0.6)
    lrModel = lr.fit(training)

    trainingSummary = lrModel.summary
    print("numIterations: %d" % trainingSummary.totalIterations)
    print("objectiveHistory: %s" % str(trainingSummary.objectiveHistory))
    trainingSummary.residuals.show()
    print("RMSE: %f" % trainingSummary.rootMeanSquaredError)
    print("r2: %f" % trainingSummary.r2)

    result = trainingSummary.residuals.toJSON()
    spark.stop()
    return result


def cluster(table_name):
    '''
    聚类
    :param table_name:
    :return:
    '''

    spark = SparkSession.builder.appName("flask").getOrCreate()
    dataset = spark.read.format("libsvm").table(table_name)

    kmeans = KMeans().setK(2).setSeed(1)
    model = kmeans.fit(dataset)

    centers = model.clusterCenters()
    for center in centers:
        print(center)

    return centers


def selector(table_name, Cols):
    '''
    分类
    :return:
    '''
    spark = SparkSession.builder.appName("flask").getOrCreate()

    data = spark.read.table(table_name)

    assembler = VectorAssembler(inputCols=Cols, outputCol="features")
    data = assembler.transform(data).select("features", "label")

    train_data, test_data = data.randomSplit([0.7, 0.3], seed=0)

    lr = LogisticRegression(featuresCol="features", labelCol="label")

    model = lr.fit(train_data)

    predictions = model.transform(test_data)

    return predictions.toJSON()

《基于大数据的电子健康信息记录分析系统的设计与实现》是一个非常有意义的项目，涉及到电子健康信息的管理与分析。系统的目的是收集和分析大量健康数据，以帮助医疗决策、疾病预防和健康管理。以下是你提到的技术栈的详细介绍，并解释这些技术在该系统中的应用：

1. 开发语言：Python

Python是一种广泛使用的高级编程语言，尤其适用于数据分析、机器学习和Web开发。对于电子健康信息记录分析系统，Python可以方便地处理大数据，利用数据分析库（如Pandas、NumPy）进行健康数据的处理、统计分析和模式挖掘。此外，Python的简单语法使得开发过程更加高效，能够快速实现复杂的功能。

2. 框架：Flask

Flask是一个轻量级的Web应用框架，它以简单、灵活为特点，适合快速开发小型到中型的Web应用。在该系统中，Flask负责处理用户请求、与数据库交互、提供API接口等功能。Flask的模块化特性使得你能够根据需要逐步添加不同的功能模块，并且由于Flask不带太多预设的复杂功能，非常适合用来构建定制化的健康信息分析平台。