💖💖作者：IT跃迁谷毕设展 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜
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基于Hadoop+Spark的慢性肾病数据可视化分析系统-功能介绍
基于Hadoop+Spark的慢性肾病数据可视化分析系统是一套专门针对医疗大数据处理的综合性分析平台，该系统利用Hadoop分布式存储和Spark内存计算的优势，实现对慢性肾病患者海量医疗数据的高效处理与深度分析。系统采用Python作为主要开发语言，结合Django框架构建稳定的后端服务，前端使用Vue+ElementUI+Echarts技术栈打造直观的数据可视化界面，通过MySQL数据库存储结构化医疗数据，运用Spark SQL、Pandas、NumPy等技术对关键指标进行多维度统计分析。系统核心功能涵盖慢性肾病患病情况统计分析、肾功能指标深度分析、血液生化指标综合评估、多指标联合诊断价值分析、疾病进展与严重程度评估以及临床特征模式识别等。
基于Hadoop+Spark的慢性肾病数据可视化分析系统-选题背景意义
慢性肾病已成为全球重要的公共卫生问题，根据国际肾脏病学会发布的数据显示，全球慢性肾病患病率约为8%-16%，我国成年人慢性肾病患病率高达10.8%，患者总数超过1.2亿人，位居世界首位。世界卫生组织统计数据表明，慢性肾病导致的死亡率在过去十年中增长了31.7%，已成为全球第六大死因，预计到2040年将上升至第五位。与此同时，医疗机构每日产生的肾病相关数据呈指数级增长，包括血液生化指标、尿液检查结果、影像学数据等多维度信息，传统的数据处理方式已无法满足海量医疗数据的实时分析需求。国家卫健委发布的全国医疗机构统计显示，仅三甲医院每年就产生超过数十TB的肾病相关检验数据，但由于缺乏有效的大数据分析工具，这些宝贵的医疗数据资源未能得到充分利用，严重制约了慢性肾病的早期筛查、疾病监测和精准诊疗的发展。 本课题的研究意义体现在多个层面的实际应用价值上。在医疗服务层面，通过构建基于Hadoop+Spark的大数据分析平台，能够实现对慢性肾病患者25项关键指标的实时监测和智能分析，帮助医生快速识别高危患者群体，提高早期诊断准确率，为临床决策提供科学依据，同时通过多维度数据可视化展示，让医护人员能够直观掌握患者病情变化趋势。在疾病管理角度，系统能够建立完善的肾功能评估体系和疾病严重程度分级标准，为制定个性化治疗方案和预防策略提供数据支撑。从技术创新维度看，项目将大数据技术与医疗健康领域深度融合，探索了Spark SQL在医疗数据处理中的应用模式，为医疗大数据分析提供了可复制的技术框架。在社会效益方面，通过提升慢性肾病的诊疗效率和管理水平，能够有效降低医疗成本，减轻患者经济负担，提高整体医疗服务质量，为推动智慧医疗建设和健康中国战略实施贡献技术力量
基于Hadoop+Spark的慢性肾病数据可视化分析系统-技术选型
大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制） 开发语言：Python+Java（两个版本都支持） 后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)（两个版本都支持） 前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery 详细技术点：Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy 数据库：MySQL
基于Hadoop+Spark的慢性肾病数据可视化分析系统-视频展示
基于Hadoop+Spark的慢性肾病数据可视化分析系统-图片展示
基于Hadoop+Spark的慢性肾病数据可视化分析系统-代码展示
def analyze_disease_prevalence(self):
"""慢性肾病患病情况统计分析"""
spark_session = SparkSession.builder.appName("DiseasePrevalenceAnalysis").getOrCreate()
df = spark_session.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/kidney_disease").option("dbtable", "patient_data").option("user", "root").option("password", "password").load()
total_count = df.count()
disease_stats = df.groupBy("class").count().collect()
healthy_count = df.filter(df.class == "ckd").count()
disease_count = df.filter(df.class == "notckd").count()
prevalence_rate = (disease_count / total_count) * 100
bp_disease_stats = df.groupBy("bp").agg(
count("*").alias("total_count"),
sum(when(col("class") == "ckd", 1).otherwise(0)).alias("disease_count")
).withColumn("prevalence_rate", (col("disease_count") / col("total_count")) * 100)
hypertension_stats = df.filter(col("htn") == "yes").groupBy("class").count()
bp_ranges = df.withColumn("bp_category",
when(col("bp") < 120, "normal")
.when((col("bp") >= 120) & (col("bp") < 140), "prehypertension")
.when((col("bp") >= 140) & (col("bp") < 160), "stage1_hypertension")
.otherwise("stage2_hypertension")
)
bp_category_stats = bp_ranges.groupBy("bp_category").agg(
count("*").alias("total"),
sum(when(col("class") == "ckd", 1).otherwise(0)).alias("disease_cases")
).withColumn("risk_rate", (col("disease_cases") / col("total")) * 100)
result_data = {
"total_patients": total_count,
"disease_prevalence": prevalence_rate,
"bp_analysis": bp_disease_stats.collect(),
"hypertension_comorbidity": hypertension_stats.collect(),
"bp_category_risk": bp_category_stats.collect()
}
spark_session.stop()
return result_data
def analyze_kidney_function_indicators(self):
"""肾功能指标深度分析"""
spark_session = SparkSession.builder.appName("KidneyFunctionAnalysis").getOrCreate()
df = spark_session.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/kidney_disease").option("dbtable", "patient_data").option("user", "root").option("password", "password").load()
bu_distribution = df.withColumn("bu_level",
when(col("bu") <= 50, "normal")
.when((col("bu") > 50) & (col("bu") <= 100), "mild_abnormal")
.otherwise("severe_abnormal")
).groupBy("bu_level", "class").count()
sc_distribution = df.withColumn("sc_level",
when(col("sc") <= 1.2, "normal")
.when((col("sc") > 1.2) & (col("sc") <= 2.0), "mild_abnormal")
.otherwise("severe_abnormal")
).groupBy("sc_level", "class").count()
urine_abnormal_stats = df.agg(
sum(when(col("sg") < 1.005, 1).otherwise(0)).alias("low_sg_count"),
sum(when(col("al") > 0, 1).otherwise(0)).alias("albuminuria_count"),
sum(when(col("su") > 0, 1).otherwise(0)).alias("glycosuria_count"),
sum(when(col("rbc") == "abnormal", 1).otherwise(0)).alias("hematuria_count")
)
correlation_matrix = df.select("bu", "sc", "al", "sg").toPandas().corr()
kidney_damage_severity = df.withColumn("damage_level",
when((col("bu") <= 50) & (col("sc") <= 1.2), "mild")
.when((col("bu") <= 100) & (col("sc") <= 2.0), "moderate")
.otherwise("severe")
).groupBy("damage_level").agg(
count("*").alias("patient_count"),
sum(when(col("class") == "ckd", 1).otherwise(0)).alias("disease_count")
)
proteinuria_kidney_relation = df.groupBy("al").agg(
avg("bu").alias("avg_bu"),
avg("sc").alias("avg_sc"),
count("*").alias("patient_count")
)
glycosuria_analysis = df.groupBy("su", "class").count().orderBy("su")
result_data = {
"bu_distribution": bu_distribution.collect(),
"sc_distribution": sc_distribution.collect(),
"urine_abnormalities": urine_abnormal_stats.collect()[0].asDict(),
"correlation_data": correlation_matrix.to_dict(),
"damage_severity": kidney_damage_severity.collect(),
"proteinuria_relation": proteinuria_kidney_relation.collect(),
"glycosuria_analysis": glycosuria_analysis.collect()
}
spark_session.stop()
return result_data
def analyze_blood_biochemical_indicators(self):
"""血液生化指标综合评估"""
spark_session = SparkSession.builder.appName("BloodBiochemicalAnalysis").getOrCreate()
df = spark_session.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/kidney_disease").option("dbtable", "patient_data").option("user", "root").option("password", "password").load()
blood_routine_abnormal = df.agg(
sum(when(col("hemo") < 11.0, 1).otherwise(0)).alias("anemia_count"),
sum(when(col("wbcc") > 11000, 1).otherwise(0)).alias("elevated_wbc_count"),
sum(when(col("rbcc") < 4.0, 1).otherwise(0)).alias("low_rbc_count"),
count("*").alias("total_patients")
).collect()[0]
electrolyte_analysis = df.agg(
sum(when(col("sod") < 135, 1).otherwise(0)).alias("hyponatremia_count"),
sum(when(col("sod") > 145, 1).otherwise(0)).alias("hypernatremia_count"),
sum(when(col("pot") < 3.5, 1).otherwise(0)).alias("hypokalemia_count"),
sum(when(col("pot") > 5.0, 1).otherwise(0)).alias("hyperkalemia_count")
).collect()[0]
anemia_kidney_relation = df.groupBy(
when(col("hemo") < 11.0, "anemic").otherwise("normal").alias("anemia_status")
).agg(
avg("bu").alias("avg_bu"),
avg("sc").alias("avg_sc"),
count("*").alias("patient_count"),
sum(when(col("class") == "ckd", 1).otherwise(0)).alias("disease_count")
)
multiple_blood_abnormal = df.withColumn("abnormal_count",
(when(col("hemo") < 11.0, 1).otherwise(0) +
when(col("wbcc") > 11000, 1).otherwise(0) +
when(col("rbcc") < 4.0, 1).otherwise(0))
).groupBy("abnormal_count", "class").count()
sodium_potassium_ratio = df.withColumn("na_k_ratio", col("sod") / col("pot")).withColumn("ratio_category",
when(col("na_k_ratio") < 25, "low_ratio")
.when((col("na_k_ratio") >= 25) & (col("na_k_ratio") <= 35), "normal_ratio")
.otherwise("high_ratio")
).groupBy("ratio_category", "class").count()
severe_electrolyte_disorder = df.filter(
(col("sod") < 130) | (col("sod") > 150) | (col("pot") < 3.0) | (col("pot") > 5.5)
).groupBy("class").count()
result_data = {
"blood_routine_stats": {
"anemia_rate": (blood_routine_abnormal["anemia_count"] / blood_routine_abnormal["total_patients"]) * 100,
"elevated_wbc_rate": (blood_routine_abnormal["elevated_wbc_count"] / blood_routine_abnormal["total_patients"]) * 100,
"low_rbc_rate": (blood_routine_abnormal["low_rbc_count"] / blood_routine_abnormal["total_patients"]) * 100
},
"electrolyte_stats": electrolyte_analysis.asDict(),
"anemia_kidney_correlation": anemia_kidney_relation.collect(),
"multiple_abnormalities": multiple_blood_abnormal.collect(),
"na_k_ratio_analysis": sodium_potassium_ratio.collect(),
"severe_electrolyte_cases": severe_electrolyte_disorder.collect()
}
spark_session.stop()
return result_data
基于Hadoop+Spark的慢性肾病数据可视化分析系统-结语
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