医疗产业已经沉淀海量数据，且数据类型及数据量还将持续增加，但医疗数据在过去并未得到有效处理；另一方面，我国面临着慢
病发病率提升、临床决策失准及医疗资源配置不均衡、重复诊疗等问题。
医疗大数据治理可以在“海量数据”与“医疗问题”之间架起一条通路。大数据与机器学习、深度学习等技术和循证医学、影像组
学等学科的结合，可以为健康管理、辅助诊疗等场景提供解决方案；打通底层数据，构建互联互通的数据平台，可以优化诊疗流程、提
升医疗行为的效率。数据互通可以优化各应用场景的体验，各应用场景产生的数据又可以进一步丰富数据——由此形成一个价值闭环。
从政策角度出发，医疗是关系国计民生的高监管行业，政策对于大数据赋能这一行业的态度尤为谨慎。从企业角度出发，与以往一
呼百应的“大数据+产业”不同，企业对于这一领域的动作显得有些保守，此时谈论“应用场景”似乎操之过急。
2023-03-11 10:28:05
1.53MB
1
实验2-熟悉常用的HDFS操作-答案-厦门大学-林子雨-大数据技术原理与应用（第3版）.doc
2023-03-10 21:54:45
936KB
1
版本定位：
目前采用ELK7.x：即ELK（elasticsearch7.3+logstash7.3+kibana7.3）
官网最新版本搭建集群和展示elk是什么意思中文？
ELK Stack 是Elasticsearch、Logstash、Kiban三个开源软件的组合。在实时数据检索和分析场合，三者通常是配合共用，而且又都先后归于 Elastic.co 公司名下，故有此简称。 ELK Stack成为机器数据分析，或者说实时日志处理领域，开源界的第一选择。和传统的日志处理方案相比，ELK Stack 具有如下几个优点： ? 处理方式灵活。Elasticsearch 是实时全文索引，不需要像 storm 那样预先编程才能使用； ? 配置简易上手。Elasticsearch 全部采用 JSON 接口，Logstash 是 Ruby DSL 设计，都是目前业界最通用的配置语法设计； ? 检索性能高效。虽然每次查询都是实时计算，但是优秀的设计和实现基本可以达到全天数据查询的秒级响应； ? 集群线性扩展。不管是 Elasticsearch 集群还是 Logstash 集群都是可以线性扩展的
2023-03-10 15:35:13
1.04GB
1
在大数据领域，Hadoop无疑是最炙手可热的技术。作为分布式系统架构，Hadoop具有高可靠性、高扩展性、高效性、高容错性和低成本的优点。然而随着数据体积越来越大，实时处理能力成为了许多机构需要面对的首要挑战。Hadoop是一个批处理系统，在实时计算处理方面显得十分乏力。storm是一个类似于Hadoop勺实时数据处理框架，也是一个非常有效的开源实时计算工具，通常被比作“实时的Hadoop”。
《大数据技术丛书：Storm实时数据处理》通过丰富的实例，系统讲解Storm的基础知识和实时数据处理的最佳实践方法，内容涵盖Storm本地开发环境搭建、日志流数据处理、Trident、分布式远程过程调用、Topology在不同编程语言中的实现方法、Storm与Hadoop的集成方法、实时机器学习、持续交付和如何在AWS上部署Storm。此外，《大数据技术丛书：Storm实时数据处理》旨在围绕Storm技术促进DevOps实践，使读者能够开发Storm解决方案，同时可靠地交付有价值的产品。
《大数据技术丛书：Storm实时数据处理》适合想学习实时处理技术或者想通过Storm实现实时处理方法的开发者阅读。
2023-03-10 14:30:31
42.04MB
1
如今，国家大力倡导数字化，随之而来的各种数据概念也铺天盖地，数字化转型、数据中台、智慧XXX......
面对这些高举的概念，身为IT工程师和数据建设者该如何着手，想必都有不少困惑和苦水。基于以上，帆软数据应用研究院将这一套理论总结成了一份《数据化建设知识图谱》
2023-03-08 19:32:48
8.48MB
1
原始数据处理并归一化后的数据
配套：
航空大数据——由ADS-B报文系统预测飞机坐标（飞行轨迹）（二）
https://blog.csdn.net/qq_39291503/article/details/117742694
2023-03-08 09:03:07
539.88MB
1