基于hadoop的心脏病指标的大数据可视化分析的设计与实现

任秀娟 大数据技术·大二实践学期

项目简介：

随着医疗大数据的快速增长，心脏病相关数据的深度分析和可视化对于提升医疗诊断效率和治疗效果至关重要。本文设计并实现了一个基于Hadoop平台的心脏病指标大数据可视化分析系统，该系统利用Kaggle平台提供的心脏病数据集，通过MapReduce、Hive以及Spark等大数据处理工具进行高效的数据分析与整合，最终在Jupyter Notebook中使用Pyecharts库实现数据可视化，并构建成大屏展示形式。

本系统不仅提高了心脏病数据处理的效率和准确性，还通过可视化手段降低了数据理解的门槛，为医疗工作者提供了有力的决策支持。未来，随着医疗大数据的进一步积累和技术的不断进步，本系统有望在心脏病诊断、治疗和预防等方面发挥更加重要的作用。

主要技术：

本项目使用Hadoop搭建的完全分布式大数据架构，使用MapReduce执行初步的数据清洗、转换和聚合任务，spark进一步提高数据处理效率。使用Hive执行数据仓库的构建与管理，利用Pyecharts库在Jupyter Notebook中创建心脏病数据的可视化图表。

图1 项目设计

图2 Hive数据仓库使用

图3 可视化大屏

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