【spark+hadoop大数据毕设】基于大数据的结核病数据可视化分析系统，项目实战

💖💖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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【spark+hadoop大数据毕设】基于大数据的结核病数据可视化分析系统-系统功能介绍

《基于大数据的结核病数据可视化分析系统》是一个面向计算机专业毕业设计的综合性实战项目，它深度融合了主流的大数据技术栈与前后端分离的Web开发模式，旨在构建一个能够处理、分析并直观展示大规模结核病相关数据的平台。本系统的核心价值在于其完整的数据处理链路：底层数据存储依赖于Hadoop分布式文件系统（HDFS），它为海量非结构化或半结构化医疗数据的可靠存放提供了坚实基础；在此之上，我们利用Hive构建数据仓库，将原始数据进行结构化ETL处理，为后续的分析查询提供便利；系统的数据分析引擎则采用了Apache Spark，特别是其Spark SQL模块，通过其内存计算的强大能力，对存储于Hive中的数据进行高效、复杂的批量处理和统计分析，例如计算不同区域的发病率、分析特定人群的发病趋势、挖掘潜在的关联因素等。在应用服务层，系统后端采用稳定且生态成熟的Spring Boot框架，负责封装核心的数据分析逻辑，并通过RESTful API接口的形式，将处理后的分析结果安全、高效地提供给前端。前端界面则基于Vue.js全家桶进行开发，配合ElementUI组件库快速构建用户友好的操作界面，并通过强大的Echarts图表库，将后端返回的复杂数据转换成多样化、可交互的动态图表，如地理热力图、趋势折线图、多维条形图等，最终实现对结核病数据的多维度、深层次的可视化洞察，为用户提供一个从数据存储、处理到最终可视化呈现的全流程大数据应用范例。

【spark+hadoop大数据毕设】基于大数据的结核病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

【spark+hadoop大数据毕设】基于大数据的结核病数据可视化分析系统-系统背景意义

这些年，公共卫生领域的信息化发展得特别快，尤其是像结核病这种重点防治的传染病，相关机构在日常工作中积累了海量的病人信息、地区分布、治疗周期、药品使用等数据。这些数据量大，格式也五花八门，有的是结构化的表格，有的可能就是些文本记录。以前处理这些数据，可能就用个Excel或者传统的MySQL数据库，数据量一上来，查询分析就变得特别慢，甚至直接卡死。说白了，传统的数据处理方式已经跟不上数据增长的速度了，很多有价值的信息就这么沉睡在数据仓库里，没法被有效利用起来。与此同时，咱们计算机领域的大数据技术，像Hadoop、Spark这些，已经非常成熟了，它们就是专门为了解决这种“海量数据处理难”的问题而生的。所以，我就想着，能不能把这些牛掰的大数据技术应用到结管病数据分析这个具体的场景里来，搭建一个系统，专门用来处理和分析这些医疗大数据，让数据“活”起来，看看能不能从中发现一些规律，这就是这个课题最开始的想法。做这个课题，对我自己来说，最大的意义就是能把书本上学的大数据理论知识真正地用起来。平时我们可能只是知道Hadoop是干啥的，Spark速度很快，但从来没有机会把HDFS、Hive、Spark、Spring Boot、Vue这一整套技术串起来，做一个完整的项目。通过这个毕设，我能亲手走一遍从数据存储、数据清洗、数据分析到最后前端可视化的全过程，这个实践经验比看再多书都宝贵，能让我对整个大数据应用开发有个特别清晰的认识。从技术层面讲，这个项目也展示了一种解决特定领域大数据问题的方案，虽然它只是个学生作品，但它验证了用大数据技术栈来提升公共卫生数据分析效率是完全可行的。它能把枯燥的数字变成直观的图表，比如一张地图就能清楚地看到哪些地方是高发区，一条曲线就能看出近年来的发病趋势。这种可视化能力，对于理解数据、做出判断是很有帮助的。当然，我得谦虚点说，这个系统离实际应用还有很远距离，它没办法直接用于临床决策，但作为一个毕业设计，它成功地将计算机技术与一个有社会价值的领域结合起来，锻炼了我的综合能力，也为我将来深入学习大数据应用打下了一个还不错的基础。

【spark+hadoop大数据毕设】基于大数据的结核病数据可视化分析系统-系统演示视频

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【spark+hadoop大数据毕设】基于大数据的结核病数据可视化分析系统-系统演示图片

【spark+hadoop大数据毕设】基于大数据的结核病数据可视化分析系统-系统部分代码

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.*;

// 模拟一个Service类，其中包含核心处理逻辑

public class TuberculosisDataAnalysisService {

    // 1. 初始化并获取SparkSession

    // 这是所有Spark操作的入口，配置了应用名称和运行模式

    private SparkSession getSparkSession() {

        return SparkSession.builder()

                .appName("TuberculosisDataAnalysis")

                .master("local[*]") // 在本地模式下运行，使用所有可用核心

                .enableHiveSupport() // 开启对Hive的支持，以便能查询Hive表

                .getOrCreate();

    }

    // 2. 核心功能一：从Hive加载数据并进行预处理

    // 这个函数负责从Hive仓库中读取原始数据，并进行必要的数据清洗和转换

    public Dataset<Row> loadAndPreprocessData(SparkSession spark) {

        // 假设Hive中有一张名为'raw_tuberculosis_data'的表

        // 使用Spark SQL直接查询Hive表

        Dataset<Row> rawData = spark.sql("SELECT * FROM default.raw_tuberculosis_data");

        // 进行数据预处理

        // a. 处理缺失值：填充年龄(age)的空值为平均年龄，并丢弃地区(region)信息为空的记录

        double avgAge = (double) rawData.select(avg("age")).first().get(0);

        Dataset<Row> cleanedData = rawData.na().fill(avgAge, new String[]{"age"})

                                          .na().drop(new String[]{"region", "patient_id"});

        // b. 数据转换：将日期字符串(report_date)转换为标准的Date类型，并提取年份和月份

        Dataset<Row> transformedData = cleanedData.withColumn("report_date_dt", to_date(col("report_date"), "yyyy-MM-dd"))

                                                  .withColumn("year", year(col("report_date_dt")))

                                                  .withColumn("month", month(col("report_date_dt")));

        // c. 选择并重命名列，使其更清晰

        return transformedData.select(

                col("patient_id").as("patientId"),

                col("age"),

                col("gender"),

                col("region"),

                col("year"),

                col("month"),

                col("treatment_outcome").as("treatmentOutcome")

        );

    }

    // 3. 核心功能二：按地区进行聚合统计分析

    // 这个函数用于计算每个地区的确诊总人数、平均年龄和不同性别的患者数量

    public Dataset<Row> analyzeDataByRegion(Dataset<Row> processedData) {

        // 按地区(region)进行分组

        Dataset<Row> regionalStats = processedData.groupBy("region")

                .agg(

                        count("patientId").as("totalCases"), // 统计每个地区的总病例数

                        avg("age").as("averageAge"), // 计算每个地区的平均年龄

                        // 使用pivot进行行列转换，直接统计出每个地区的男性和女性患者数量

                        count(when(col("gender").equalTo("Male"), 1)).as("maleCount"),

                        count(when(col("gender").equalTo("Female"), 1)).as("femaleCount")

                )

                .withColumn("averageAge", round(col("averageAge"), 2)) // 将平均年龄四舍五入保留两位小数

                .orderBy(desc("totalCases")); // 按总病例数降序排序

        return regionalStats;

    }

    // 4. 核心功能三：计算月度新增病例趋势数据，用于Echarts折线图展示

    // 这个函数为前端的趋势图准备数据，统计每年每月的病例总数

    public Dataset<Row> getMonthlyTrendData(Dataset<Row> processedData) {

        // 按年份(year)和月份(month)进行分组

        Dataset<Row> monthlyTrend = processedData.groupBy("year", "month")

                .agg(

                        count("patientId").as("monthlyNewCases") // 统计每个月的新增病例数

                )

                .withColumn("date", concat_ws("-", col("year"), col("month"))) // 创建一个"年-月"的字符串，方便前端展示

                .orderBy("year", "month"); // 按时间顺序排序，确保折线图的连续性

        // 选择最终需要的列返回给后端API，再由API转换为JSON格式

        return monthlyTrend.select("date", "monthlyNewCases");

    }

}

【spark+hadoop大数据毕设】基于大数据的结核病数据可视化分析系统-结语

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