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介绍资料
以下是一份关于《Hadoop+Spark+Hive医生推荐系统》的任务书模板，结合分布式存储、计算与数据仓库技术，适用于医疗健康领域的个性化推荐场景：
任务书：Hadoop+Spark+Hive医生推荐系统
一、项目背景与目标
1. 背景
随着医疗健康数据（如电子病历、患者评价、医生专业领域）的快速增长，传统推荐系统难以高效处理海量异构数据。利用Hadoop的分布式存储能力、Spark的内存计算优势，以及Hive的数据仓库与SQL分析能力，可构建高扩展性、低延迟的医生推荐系统，帮助患者快速匹配适合的医生，提升医疗服务效率。
2. 目标
开发一套基于Hadoop+Spark+Hive的分布式医生推荐系统，实现以下功能：
- 存储多源异构医疗数据（患者信息、医生档案、诊疗记录、评价数据）；
- 基于协同过滤、内容过滤与知识图谱的混合推荐引擎；
- 支持离线批量推荐与近实时推荐（如患者症状更新后动态调整推荐结果）；
- 提供可视化推荐效果监控与系统性能分析。
二、任务内容与技术要求
1. 系统功能模块
(1) 数据采集与存储（Hadoop生态）
- 数据来源：
- 患者数据：年龄、性别、病史、症状描述、就诊记录；
- 医生数据：职称、科室、专长领域、执业年限、患者评价；
- 诊疗数据：诊断结果、处方记录、手术记录；
- 外部数据：公开医疗知识库（如ICD-10疾病分类、医学文献）。
- 存储方案：
- HDFS：存储原始数据文件（JSON/CSV格式）；
- Hive：构建数据仓库，按主题分区（如
dim_doctor、fact_consultation）； - HBase：存储实时查询需求高的数据（如医生当前排班状态）。
(2) 数据预处理与特征工程（Spark）
- 处理流程：
- 数据清洗：过滤无效记录（如缺失关键字段）、标准化症状描述（NLP分词与同义词替换）；
- 特征提取：
- 患者特征：年龄分段、高频就诊科室、症状向量（TF-IDF/Word2Vec）；
- 医生特征：专长标签、患者评分加权平均、诊疗成功率；
- 关系特征：患者-医生历史就诊记录、科室-疾病关联强度。
- 数据转换：生成患者-医生交互矩阵、医生相似度矩阵。
- 技术要求：
- 使用Spark RDD/DataFrame进行分布式计算；
- 调用MLlib实现特征向量化（如
CountVectorizer、Word2Vec）； - 通过Hive SQL完成数据聚合与统计。
(3) 推荐算法实现（Spark MLlib + 自定义逻辑）
- 算法选择：
- 协同过滤：
- 基于患者的协同过滤（User-Based CF）：推荐与相似患者选择过的医生；
- 基于医生的协同过滤（Item-Based CF）：推荐与目标医生专长相似的其他医生。
- 内容过滤：
- 根据患者症状与医生专长标签的余弦相似度匹配；
- 结合知识图谱（如疾病-科室-医生关系链）进行规则推理。
- 混合推荐：
- 加权融合协同过滤与内容过滤结果（权重通过A/B测试确定）；
- 冷启动处理：新患者推荐热门医生或基于人口统计学的推荐（如按地区筛选）。
- 协同过滤：
- 优化方向：
- 实时推荐：通过Spark Streaming处理患者症状更新事件；
- 多样性控制：避免推荐结果过度集中于少数高评分医生。
(4) 后端服务与API开发（Python Flask/Spring Boot）
- 功能：
- 接收患者请求（症状描述、地理位置、偏好科室），返回Top-K推荐医生列表；
- 管理接口：数据上传、算法参数配置、推荐结果日志记录；
- 监控接口：提供推荐点击率、医生负载均衡等指标查询。
- 技术要求：
- 使用Flask/Spring Boot构建RESTful API；
- 通过PySpark/Spark JobServer与集群交互；
- 集成Redis缓存热门推荐结果以降低延迟。
(5) 前端展示与监控（可选）
- 功能：
- 患者端：症状输入界面、推荐医生列表（头像、职称、专长、评分、距离）；
- 管理端：推荐效果仪表盘（点击率、转化率）、医生资源分布热力图；
- 医生端：接收推荐患者通知、更新个人专长信息。
- 技术要求：
- 前端框架：Vue.js/React + ECharts；
- 地图服务：集成高德/Google Maps API显示医生地理位置。
2. 技术栈
- 大数据生态：Hadoop 3.x（HDFS/Hive/HBase）、Spark 3.x（PySpark/Spark SQL）；
- 编程语言：Scala（Spark核心逻辑）、Python（辅助脚本）、Java/Python（后端服务）；
- 机器学习库：Spark MLlib、Scikit-learn（NLP预处理）；
- 数据库：Hive（数据仓库）、HBase（实时查询）、MySQL（元数据存储）；
- 部署环境：Linux服务器集群（或云平台如阿里云EMR、AWS EMR）。
三、任务分工与时间计划
1. 任务分工
| 模块 | 负责人 | 职责 |
|---|---|---|
| 数据采集与存储 | 张三 | Hadoop集群搭建、Hive表设计、数据导入 |
| 数据预处理 | 李四 | Spark清洗数据、特征工程实现、Hive SQL优化 |
| 推荐算法开发 | 王五 | 协同过滤/内容过滤算法实现、混合推荐策略设计 |
| 后端服务开发 | 赵六 | Flask API开发、与Spark集群交互、Redis缓存集成 |
| 前端与监控 | 陈七 | 页面开发、地图服务集成、监控仪表盘设计 |
| 系统测试与部署 | 周八 | 集成测试、性能调优、集群监控脚本编写 |
2. 时间计划
| 阶段 | 时间 | 任务内容 |
|---|---|---|
| 环境搭建与数据准备 | 第1-2周 | Hadoop/Spark/Hive集群部署，数据采集与清洗 |
| 数据预处理与特征工程 | 第3-4周 | Spark特征提取、Hive数据仓库构建 |
| 推荐算法开发与测试 | 第5-6周 | 协同过滤模型训练、内容过滤规则设计、冷启动优化 |
| 后端服务与API开发 | 第7周 | Flask接口开发、与Spark任务集成、Redis缓存配置 |
| 前端开发与系统集成 | 第8周 | 页面展示、前后端联调、地图服务集成 |
| 测试与优化 | 第9周 | 性能测试（吞吐量、延迟）、A/B测试推荐策略 |
| 文档撰写与验收 | 第10周 | 技术文档、用户手册、项目验收 |
四、预期成果
- 可运行系统：
- 分布式存储与计算集群（Hadoop+Spark+Hive）；
- 推荐服务API（支持高并发请求）；
- 患者端与管理端前端页面。
- 技术文档：
- 系统架构设计文档；
- 算法说明与调优报告；
- 部署与运维手册。
- 开源代码：GitHub仓库（含Docker部署脚本）。
五、验收标准
- 功能完整性：
- 支持10万级患者与医生数据的推荐；
- 推荐准确率（Precision@5）≥70%，冷启动场景覆盖率≥95%。
- 性能指标：
- 离线推荐任务处理时间≤30分钟（10万患者数据）；
- API响应时间≤300ms（QPS≥200）。
- 可扩展性：
- 支持横向扩展（增加Spark Worker节点）；
- 算法模块可替换（如未来接入深度学习模型）。
六、备注
- 需遵守医疗数据隐私法规（如HIPAA、GDPR），对敏感信息（如患者病史）脱敏处理；
- 推荐算法需与医学专家合作验证合理性（如避免推荐无相关资质的医生）；
- 考虑医生资源均衡分配（避免热门医生过载）。
项目负责人：__________
日期：__________
此任务书可根据实际需求调整技术细节（如是否引入知识图谱、是否支持多语言症状输入）。如需进一步细化某部分内容（如Hive表结构设计、Spark任务调优参数），可补充说明。
运行截图
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