💖💖作者：计算机编程小央姐 💙💙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的孕产妇健康风险数据可视化分析系统-系统功能介绍
基于大数据的孕产妇健康风险数据可视化分析系统是一个专门针对孕产妇群体健康状况进行综合评估和风险预警的智能化平台。系统采用Hadoop分布式存储架构和Spark大数据处理引擎，能够高效处理海量的孕产妇健康数据，通过对年龄、血压、血糖、体温、心率等多维度生理指标进行深度分析，实现对孕产妇健康风险的精准识别和分级管理。平台前端基于Vue框架和ElementUI组件库构建用户界面，结合ECharts图表库实现数据的多维度可视化展示，后端采用Spring Boot微服务架构提供稳定的数据处理服务，通过MySQL数据库进行数据持久化存储。系统具备孕产妇基础健康状况分析、心血管健康风险评估、代谢健康状况评估、高危人群特征识别以及临床预警指标体系分析五大核心功能模块，能够为医疗机构提供科学的决策支持，帮助医护人员及时发现高风险孕产妇，制定个性化的健康管理方案，有效降低孕产期并发症的发生率。
基于Hadoop+Spark的孕产妇健康风险数据可视化分析系统-系统技术介绍
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的孕产妇健康风险数据可视化分析系统-系统背景意义
随着我国人口政策的调整和优化，孕产妇群体的健康管理需求日益凸显，传统的人工统计和经验判断方式已经难以满足现代医疗对精准化、个性化健康管理的要求。孕产期作为女性生命周期中的特殊阶段，涉及母体和胎儿双重健康风险，需要对多项生理指标进行持续监测和综合评估。当前医疗机构在处理孕产妇健康数据时普遍存在数据处理效率低下、风险识别不够及时、预警机制不够完善等问题，特别是面对大量的历史数据和实时监测数据时，传统的数据处理方式往往无法充分挖掘数据背后的潜在价值和规律。同时，不同年龄段、不同生理状态的孕产妇所面临的健康风险具有明显的差异性和复杂性，需要建立更加科学、精准的风险评估体系。在这样的背景下，运用大数据技术构建智能化的孕产妇健康风险分析系统，成为解决当前医疗健康管理难题的有效途径。
本系统的研究和开发具有重要的实际应用价值和社会意义。从技术角度来看，系统将Hadoop分布式计算和Spark大数据处理技术应用于医疗健康领域，为处理海量孕产妇健康数据提供了高效的技术解决方案，能够显著提升数据处理效率和分析精度，为大数据技术在垂直领域的应用探索提供了有价值的实践案例。从医疗服务角度来看，系统通过建立科学的风险评估模型和预警机制，能够帮助医护人员更加及时准确地识别高风险孕产妇群体，为制定个性化的健康管理方案提供数据支撑，有助于降低孕产期并发症的发生概率，提升母婴健康水平。从社会效益角度来看，系统的应用可以优化医疗资源配置，提高医疗服务效率，减少因风险识别不及时而导致的医疗事故和纠纷，对促进医疗健康事业的发展具有积极的推动作用。虽然作为毕业设计项目，系统在规模和复杂度上相对有限，但其体现的技术思路和应用模式为相关领域的深入研究和实际应用奠定了基础。
基于Hadoop+Spark的孕产妇健康风险数据可视化分析系统-系统演示视频
基于Hadoop+Spark的孕产妇健康风险数据可视化分析系统-系统演示图片
基于Hadoop+Spark的孕产妇健康风险数据可视化分析系统-系统部分代码
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, when, avg, count, desc, asc
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.clustering import KMeans
import pandas as pd
import numpy as np
spark = SparkSession.builder.appName("MaternityHealthRiskAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()
def analyze_age_risk_distribution(df):
age_risk_analysis = df.withColumn("age_group", when(col("Age") < 25, "青年").when((col("Age") >= 25) & (col("Age") <= 35), "适龄").otherwise("高龄"))
age_group_stats = age_risk_analysis.groupBy("age_group", "RiskLevel").agg(count("*").alias("count")).orderBy("age_group", "RiskLevel")
age_group_percentage = age_risk_analysis.groupBy("age_group").agg(count("*").alias("total_count"))
joined_stats = age_group_stats.join(age_group_percentage, "age_group")
result_with_percentage = joined_stats.withColumn("percentage", (col("count") / col("total_count")) * 100)
high_risk_ages = age_risk_analysis.filter(col("RiskLevel") == "high risk").groupBy("age_group").agg(count("*").alias("high_risk_count"), avg("Age").alias("avg_age"))
age_risk_correlation = age_risk_analysis.groupBy("age_group", "RiskLevel").agg(avg("SystolicBP").alias("avg_systolic"), avg("DiastolicBP").alias("avg_diastolic"), avg("BS").alias("avg_bs"), avg("HeartRate").alias("avg_heartrate"))
risk_escalation_pattern = age_risk_analysis.filter(col("RiskLevel") == "high risk").groupBy("age_group").agg(count(when(col("SystolicBP") > 140, 1)).alias("hypertension_cases"), count(when(col("BS") > 6.1, 1)).alias("diabetes_cases"), count(when(col("HeartRate") > 100, 1)).alias("tachycardia_cases"))
comprehensive_stats = result_with_percentage.join(high_risk_ages, "age_group", "left").join(age_risk_correlation, "age_group", "left").join(risk_escalation_pattern, "age_group", "left")
age_specific_thresholds = age_risk_analysis.groupBy("age_group").agg(avg("SystolicBP").alias("avg_systolic_by_age"), avg("DiastolicBP").alias("avg_diastolic_by_age"), avg("BS").alias("avg_bs_by_age"))
final_analysis = comprehensive_stats.join(age_specific_thresholds, "age_group", "left")
critical_age_markers = age_risk_analysis.filter((col("Age") >= 35) & (col("RiskLevel") == "high risk")).agg(count("*").alias("elderly_high_risk_count"), avg("SystolicBP").alias("elderly_avg_systolic"))
young_mothers_risk = age_risk_analysis.filter((col("Age") < 25) & (col("RiskLevel") == "high risk")).agg(count("*").alias("young_high_risk_count"), avg("BS").alias("young_avg_bs"))
optimal_age_stats = age_risk_analysis.filter((col("Age") >= 25) & (col("Age") <= 35) & (col("RiskLevel") == "low risk")).agg(count("*").alias("optimal_low_risk_count"))
return final_analysis.collect(), critical_age_markers.collect(), young_mothers_risk.collect(), optimal_age_stats.collect()
def cardiovascular_risk_assessment(df):
bp_classified = df.withColumn("bp_category", when((col("SystolicBP") < 120) & (col("DiastolicBP") < 80), "正常").when(((col("SystolicBP") >= 120) & (col("SystolicBP") < 140)) | ((col("DiastolicBP") >= 80) & (col("DiastolicBP") < 90)), "高血压前期").otherwise("高血压"))
bp_risk_distribution = bp_classified.groupBy("bp_category", "RiskLevel").agg(count("*").alias("count")).orderBy("bp_category", "RiskLevel")
pulse_pressure_analysis = df.withColumn("pulse_pressure", col("SystolicBP") - col("DiastolicBP")).withColumn("pp_category", when(col("pulse_pressure") < 40, "偏低").when((col("pulse_pressure") >= 40) & (col("pulse_pressure") <= 60), "正常").otherwise("偏高"))
pulse_pressure_risk = pulse_pressure_analysis.groupBy("pp_category", "RiskLevel").agg(count("*").alias("count"), avg("pulse_pressure").alias("avg_pulse_pressure"))
heart_rate_classified = df.withColumn("hr_category", when(col("HeartRate") < 60, "心动过缓").when((col("HeartRate") >= 60) & (col("HeartRate") <= 100), "正常").otherwise("心动过速"))
heart_rate_risk = heart_rate_classified.groupBy("hr_category", "RiskLevel").agg(count("*").alias("count"), avg("HeartRate").alias("avg_heart_rate"))
combined_cv_risk = bp_classified.join(heart_rate_classified.select("Age", "hr_category"), "Age").groupBy("bp_category", "hr_category", "RiskLevel").agg(count("*").alias("combined_count"))
mean_arterial_pressure = df.withColumn("map", (col("SystolicBP") + 2 * col("DiastolicBP")) / 3).withColumn("map_category", when(col("map") < 70, "偏低").when((col("map") >= 70) & (col("map") <= 100), "正常").otherwise("偏高"))
map_risk_correlation = mean_arterial_pressure.groupBy("map_category", "RiskLevel").agg(count("*").alias("count"), avg("map").alias("avg_map"))
hypertensive_crisis = df.filter((col("SystolicBP") > 180) | (col("DiastolicBP") > 120)).groupBy("RiskLevel").agg(count("*").alias("crisis_count"))
cardiovascular_age_interaction = bp_classified.groupBy("bp_category").agg(avg("Age").alias("avg_age_by_bp"), count(when(col("Age") > 35, 1)).alias("elderly_count"))
bp_progression_markers = df.withColumn("systolic_severity", when(col("SystolicBP") > 160, "严重").when(col("SystolicBP") > 140, "中度").otherwise("轻微")).groupBy("systolic_severity", "RiskLevel").agg(count("*").alias("severity_count"))
diastolic_impact = df.withColumn("diastolic_severity", when(col("DiastolicBP") > 110, "严重").when(col("DiastolicBP") > 90, "中度").otherwise("轻微")).groupBy("diastolic_severity", "RiskLevel").agg(count("*").alias("d_severity_count"))
return bp_risk_distribution.collect(), pulse_pressure_risk.collect(), heart_rate_risk.collect(), combined_cv_risk.collect(), map_risk_correlation.collect(), hypertensive_crisis.collect()
def high_risk_clustering_analysis(df):
feature_cols = ["Age", "SystolicBP", "DiastolicBP", "BS", "BodyTemp", "HeartRate"]
assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_cols, outputCol="features")
feature_df = assembler.transform(df)
kmeans = KMeans(k=4, seed=42, featuresCol="features", predictionCol="cluster")
model = kmeans.fit(feature_df)
clustered_df = model.transform(feature_df)
cluster_risk_distribution = clustered_df.groupBy("cluster", "RiskLevel").agg(count("*").alias("count")).orderBy("cluster", "RiskLevel")
cluster_characteristics = clustered_df.groupBy("cluster").agg(avg("Age").alias("avg_age"), avg("SystolicBP").alias("avg_systolic"), avg("DiastolicBP").alias("avg_diastolic"), avg("BS").alias("avg_bs"), avg("BodyTemp").alias("avg_temp"), avg("HeartRate").alias("avg_hr"), count("*").alias("cluster_size"))
high_risk_clusters = clustered_df.filter(col("RiskLevel") == "high risk").groupBy("cluster").agg(count("*").alias("high_risk_count")).join(cluster_characteristics, "cluster")
high_risk_percentage = high_risk_clusters.withColumn("high_risk_percentage", (col("high_risk_count") / col("cluster_size")) * 100).orderBy(desc("high_risk_percentage"))
extreme_value_analysis = clustered_df.select("cluster", "Age", "SystolicBP", "DiastolicBP", "BS", "BodyTemp", "HeartRate", "RiskLevel")
age_extremes = extreme_value_analysis.groupBy("cluster").agg(max("Age").alias("max_age"), min("Age").alias("min_age"))
bp_extremes = extreme_value_analysis.groupBy("cluster").agg(max("SystolicBP").alias("max_systolic"), min("SystolicBP").alias("min_systolic"), max("DiastolicBP").alias("max_diastolic"), min("DiastolicBP").alias("min_diastolic"))
metabolic_extremes = extreme_value_analysis.groupBy("cluster").agg(max("BS").alias("max_bs"), min("BS").alias("min_bs"), max("BodyTemp").alias("max_temp"), min("BodyTemp").alias("min_temp"))
cluster_risk_patterns = clustered_df.groupBy("cluster").agg(count(when(col("SystolicBP") > 140, 1)).alias("hypertension_cases"), count(when(col("BS") > 6.1, 1)).alias("diabetes_cases"), count(when(col("BodyTemp") > 99.5, 1)).alias("fever_cases"), count(when((col("Age") > 35) & (col("RiskLevel") == "high risk"), 1)).alias("elderly_high_risk"))
multi_factor_risk = clustered_df.withColumn("risk_factors", when(col("SystolicBP") > 140, 1).otherwise(0) + when(col("BS") > 6.1, 1).otherwise(0) + when(col("HeartRate") > 100, 1).otherwise(0) + when(col("Age") > 35, 1).otherwise(0))
risk_factor_distribution = multi_factor_risk.groupBy("cluster", "risk_factors").agg(count("*").alias("count")).orderBy("cluster", "risk_factors")
cluster_centers = model.clusterCenters()
return cluster_risk_distribution.collect(), high_risk_percentage.collect(), cluster_risk_patterns.collect(), risk_factor_distribution.collect(), cluster_centers
基于Hadoop+Spark的孕产妇健康风险数据可视化分析系统-结语
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