💖💖作者：计算机毕业设计杰瑞 💙💙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！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学校实战项目 计算机毕业设计选题推荐
基于大数据的全面皮肤病症状数据可视化分析系统介绍
《基于大数据的全面皮肤病症状数据可视化分析系统》是一个紧跟当前企业级技术栈、旨在将复杂医疗数据转化为直观洞察的综合性平台。本项目后端架构采用业界主流的Java语言及SpringBoot框架，确保了系统的高效、稳定与易于扩展。在数据处理的核心层面，系统深度集成了Hadoop分布式文件系统（HDFS）作为海量皮肤病样本数据的存储基石，并创新性地引入了Apache Spark这一高性能的内存计算框架。通过Spark SQL组件，我们能够对存储在HDFS上的TB级数据进行快速的分布式查询、聚合与统计分析，这构成了整个系统数据处理的强大引擎。前端界面则采用了现代化的Vue.js框架，并结合ElementUI组件库，为用户提供了美观且响应迅速的操作体验。其中，数据可视化的实现是本系统的亮点，我们利用强大的Echarts图表库，将Spark分析得出的枯燥数据，动态、多维度地呈现在大屏可视化看板上，涵盖了基础分布、疾病特征、治疗效果及综合关联等多个分析模块。系统功能上，除了提供基础的用户管理与皮肤病数据管理功能外，更侧重于深度的智能分析，用户可以通过交互式界面，轻松探索不同疾病的地域分布、高频伴随症状、特定治疗方案的有效率等关键信息，从而实现从原始数据到业务价值的完整闭环，为毕业设计提供了一个兼具技术深度与应用前景的优秀范例。
基于大数据的全面皮肤病症状数据可视化分析系统演示视频
基于大数据的全面皮肤病症状数据可视化分析系统演示图片
基于大数据的全面皮肤病症状数据可视化分析系统代码展示
// 假设这些方法位于一个Spring Boot的@Service类中，并已注入SparkSession bean
// 代码将Hadoop/HDFS的配置信息预先设置在spark-defaults.conf或代码中
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.sql.functions;
import static org.apache.spark.sql.functions.*;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.stream.Collectors;
// 注意：以下代码为核心业务逻辑示例，省略了完整的类定义和依赖注入
public List<Map<String, Object>> getBasicDistributionAnalysis() {
// 1. 初始化SparkSession，连接到Spark集群
SparkSession spark = SparkSession.builder()
.appName("SkinDiseaseBasicDistribution")
.master("local[*]") // 实际项目中应为YARN或K8s地址
.getOrCreate();
// 2. 从HDFS读取皮肤病数据源，假设为Parquet格式
Dataset<Row> diseaseData = spark.read().parquet("hdfs://namenode:9000/data/skin_disease_data");
// 3. 按疾病类型进行分组计数，分析基础分布情况
Dataset<Row> distributionResult = diseaseData.groupBy("disease_name")
.count()
.withColumnRenamed("count", "value")
.withColumnRenamed("disease_name", "name")
.orderBy(col("value").desc()); // 按数量降序排列
// 4. 为了方便前端Echarts等组件使用，将结果转换为List<Map>格式
List<Row> rows = distributionResult.collectAsList();
List<Map<String, Object>> resultList = rows.stream()
.map(row -> Map.of("name", row.getString(row.fieldIndex("name")), "value", row.getLong(row.fieldIndex("value"))))
.collect(Collectors.toList());
// 5. 停止SparkSession释放资源
spark.stop();
return resultList;
}
public List<Map<String, Object>> getDiseaseFeatureAnalysis(String diseaseName) {
SparkSession spark = SparkSession.builder()
.appName("SkinDiseaseFeatureAnalysis")
.master("local[*]")
.getOrCreate();
Dataset<Row> diseaseData = spark.read().parquet("hdfs://namenode:9000/data/skin_disease_data");
// 1. 筛选出特定疾病的数据
Dataset<Row> specificDiseaseData = diseaseData.filter(col("disease_name").equalTo(diseaseName));
// 2. 对该疾病的核心特征进行聚合分析
// 例如：分析平均年龄、男女比例、主要症状出现次数
Dataset<Row> featureAnalysis = specificDiseaseData.agg(
avg("patient_age").alias("average_age"),
sum(when(col("gender").equalTo("Male"), 1).otherwise(0)).alias("male_count"),
sum(when(col("gender").equalTo("Female"), 1).otherwise(0)).alias("female_count"),
sum(when(col("symptom_itching").equalTo(true), 1).otherwise(0)).alias("itching_cases"),
sum(when(col("symptom_rash").equalTo(true), 1).otherwise(0)).alias("rash_cases"),
sum(when(col("symptom_pain").equalTo(true), 1).otherwise(0)).alias("pain_cases")
);
// 3. 将单行的分析结果转换为更易于处理的格式
Row resultRow = featureAnalysis.first();
Map<String, Object> resultMap = Map.of(
"average_age", resultRow.get(resultRow.fieldIndex("average_age")),
"male_count", resultRow.get(resultRow.fieldIndex("male_count")),
"female_count", resultRow.get(resultRow.fieldIndex("female_count")),
"itching_cases", resultRow.get(resultRow.fieldIndex("itching_cases")),
"rash_cases", resultRow.get(resultRow.fieldIndex("rash_cases")),
"pain_cases", resultRow.get(resultRow.fieldIndex("pain_cases"))
);
spark.stop();
// 实际项目中可能会返回一个包含多个分析结果的列表，这里简化为单个Map
return List.of(resultMap);
}
public Map<String, Object> getComprehensiveCorrelationAnalysis() {
SparkSession spark = SparkSession.builder()
.appName("SkinDiseaseCorrelationAnalysis")
.master("local[*]")
.getOrCreate();
Dataset<Row> diseaseData = spark.read().parquet("hdfs://namenode:9000/data/skin_disease_data")
.withColumn("age", col("patient_age").cast("double"))
.withColumn("duration", col("disease_duration_days").cast("double"))
.withColumn("itching", when(col("symptom_itching"), 1.0).otherwise(0.0))
.withColumn("rash", when(col("symptom_rash"), 1.0).otherwise(0.0));
// 1. 使用VectorAssembler将需要分析关联性的特征合并为一个向量列
// 这对于Spark MLlib中的许多算法是必需的步骤
String[] featureCols = {"age", "duration", "itching", "rash"};
org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler assembler = new org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler()
.setInputCols(featureCols)
.setOutputCol("features");
Dataset<Row> assembledData = assembler.transform(diseaseData);
// 2. 计算特征之间的皮尔逊相关系数矩阵
// 这是综合关联分析的一种常用方法
Row correlationMatrixRow = org.apache.spark.ml.stat.Correlation.corr(assembledData, "features", "pearson").head();
org.apache.spark.ml.linalg.Matrix correlationMatrix = (org.apache.spark.ml.linalg.Matrix) correlationMatrixRow.get(0);
// 3. 将矩阵结果转换为前端易于展示的格式，例如热力图所需的数据结构
double[][] corrArray = new double[correlationMatrix.numRows()][correlationMatrix.numCols()];
for (int i = 0; i < correlationMatrix.numRows(); i++) {
for (int j = 0; j < correlationMatrix.numCols(); j++) {
corrArray[i][j] = correlationMatrix.apply(i, j);
}
}
Map<String, Object> resultMap = Map.of(
"features", featureCols,
"correlation_matrix", corrArray
);
spark.stop();
return resultMap;
}
基于大数据的全面皮肤病症状数据可视化分析系统文档展示
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