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第1章 大数据概论1

1.1 大数据技术概述1

1.1.1 大数据的主要来源2

1.1.2 大数据的核心2

1.1.3 大数据的处理流程3

1.1.4 大数据的结构类型6

1.1.5 大数据的基本特征6

1.2 大数据的技术架构7

1.3 大数据分析的4种典型工具8

1.4 大数据未来的发展趋势9

1.4.1 数据资源化9

1.4.2 数据科学和数据共享9

1.4.3 大数据的隐私和安全问题10

1.4.4 开源软件10

1.4.5 大数据对生活的影响11

1.5 大数据在医学领域的应用11

1.5.1 临床操作11

1.5.2 付款/定价12

1.5.3 研发13

1.5.4 新的商业模式14

1.5.5 公众健康14

本章小结14

习题115

第2章 医学大数据采集16

2.1 大数据采集概述16

2.1.1 大数据的采集16

2.1.2 医学大数据的数据来源17

2.2 医学大数据采集的实现19

2.2.1 医学大数据采集的方法19

2.2.2 网络爬虫采集的实现23

本章小结31

习题232

第3章 大数据分析34

3.1 大数据分析概述34

3.1.1 大数据分析简介34

3.1.2 大数据分析的研究方向35

3.2 大数据分析的主要技术37

3.2.1 深度学习37

3.2.2 知识计算39

3.3 大数据分析处理系统40

3.3.1 批量数据及其分析处理系统40

3.3.2 流式数据及其分析处理系统40

3.3.3 交互式数据及其分析处理系统41

3.3.4 图数据及其分析处理系统41

3.4 大数据分析在医学领域的应用42

本章小结46

习题346

第4章 大数据可视化48

4.1 大数据可视化概述48

4.2 大数据可视化工具53

本章小结62

习题463

第5章 Hadoop64

5.1 Hadoop概述64

5.1.1 Hadoop的概念和核心架构64

5.1.2 Hadoop的数据处理流程65

5.1.3 Hadoop的功能65

5.2 Hadoop的实现方法66

5.3 Hadoop在医学领域的应用68

本章小结73

习题573

第6章 HDFS和Common74

6.1 HDFS概述74

6.1.1 HDFS的相关概念和特征74

6.1.2 HDFS的体系结构75

6.1.3 HDFS的工作原理76

6.2 Common概述78

6.3 HDFS在医学领域的应用79

本章小结82

习题682

第7章 MapReduce84

7.1 MapReduce概述84

7.1.1 MapReduce的概念84

7.1.2 MapReduce的内涵、特征和局限性85

7.2 MapReduce的架构和工作流程86

7.2.1 MapReduce的架构86

7.2.2 MapReduce的工作流程87

7.3 Map和Reduce的工作原理87

7.4 MapReduce在医学领域的应用90

本章小结91

习题792

第8章 NoSQL93

8.1 NoSQL的概念和特点93

8.2 NoSQL的技术基础94

8.2.1 大数据的一致性策略94

8.2.2 大数据的分区技术和放置策略95

8.2.3 大数据的复制和容错技术95

8.2.4 大数据的缓存技术96

8.3 NoSQL的类型97

8.3.1 键值存储97

8.3.2 面向列存储97

8.3.3 面向文档存储97

8.3.4 面向图形存储98

8.4 典型的NoSQL工具和医学应用99

8.4.1 Redis99

8.4.2 HBase101

8.4.3 MongoDB102

本章小结106

习题8107

第9章 Spark108

9.1 Spark平台108

9.1.1 Spark的概念108

9.1.2 Spark的发展109

9.1.3 Spark的优点110

9.1.4 Spark的速度比Hadoop快的原因110

9.2 Spark生态系统111

9.2.1 Cluster Manager和Data Manager112

9.2.2 Spark Runtime112

9.2.3 高层的应用模块113

9.3 Spark在医学领域的应用114

9.3.1 Spark在医学领域的应用场景114

9.3.2 使用Scala语言开发Spark医学应用程序115

本章小结118

习题9119

第10章 云计算与大数据122

10.1 云计算概述122

10.1.1 云计算的概念122

10.1.2 云计算和大数据的关系123

10.1.3 云计算的服务模式124

10.2 云计算的核心技术125

10.2.1 虚拟化技术125

10.2.2 资源池化技术126

10.2.3 云计算的部署模式127

10.3 云计算在医学领域的应用128

10.3.1 医疗云128

10.3.2 移动医疗健康服务云129

10.3.3 医学科研分析服务云132

本章小结142

习题10142

第11章 大数据在医疗领域的应用143

11.1 大数据在临床操作领域的应用143

11.1.1 比较效果研究143

11.1.2 临床决策支持系统144

11.1.3 医疗数据透明145

11.1.4 远程患者监控146

11.1.5 电子病历分析146

11.2 大数据在医药及其支付领域的应用147

11.2.1 多种自动化系统147

11.2.2 基于卫生经济学和疗效研究的定价计划148

11.3 大数据在医疗研发领域的应用149

11.3.1 预测建模149

11.3.2 临床试验的设计及数据分析149

11.3.3 个性化治疗150

11.3.4 疾病模式分析151

11.4 大数据在新的医疗商业模式的应用151

11.4.1 汇总患者的临床记录和医疗保险数据集151

11.4.2 网络平台和社区151

11.5 大数据在公众健康领域的应用152

本章小结153

习题11153

参考文献154