目錄

第1章大數據概論

1．1大數據技術概述

1．1．1大數據的基本概念

1．1．2IT產業的發展簡史

1．1．3大數據的來源

1．1．4大數據產生的三個發展階段

1．1．5大數據的特點

1．1．6大數據處理流程

1．1．7大數據的數據格式特性

1．1．8大數據的特征

1．1．9大數據的應用領域

1．2大數據時代的新理念

1．3大數據的整體技術和關鍵技術

1．4大數據分析的五種典型工具簡介

1．5大數據未來發展趨勢

1．5．1數據資源化

1．5．2大數據隱私和安全問題

本章小結

習題1

第2章大數據采集

2．1大數據生命周期概述

2．1．1生命周期理論

2．1．2大數據應用的生命周期

2．1．3醫學大數據應用的生命周期

2．2大數據采集與預處理

2．2．1大數據的采集

2．2．2大數據的預處理

2．3醫學大數據采集的實現

2．3．1醫學大數據的數據來源

2．3．2醫學大數據采集的方法

2．3．3網絡爬蟲采集案例

本章小結

習題2

第3章大數據分析

3．1大數據分析簡介

3．1．1大數據的分類與存儲方式

3．1．2大數據分析概述

3．1．3大數據分析的研究方向

3．2大數據分析處理系統

3．2．1批量數據及處理系統

3．2．2流式數據及處理系統

3．2．3交互式數據及處理系統

3．2．4圖數據及處理系統

3．3大數據分析在醫學領域的應用

3．3．1智能健康管理

3．3．2智能醫學影像分析

3．3．3智能臨床決策

本章小結

習題3

第4章Hadoop

4．1Hadoop簡介

4．1．1Hadoop的概念及核心組成

4．1．2Hadoop的數據處理流程

4．2Hadoop的功能

4．3Hadoop的實現方法

4．3．1Hadoop環境配置

4．3．2HDFS操作命令

4．3．3Hadoop操作實例

4．4Hadoop在醫學領域的應用

4．4．1Hadoop在醫學領域的應用場景

4．4．2使用Java語言開發Hadoop醫學病例數據統計

本章小結

習題4

第5章Spark

5．1Spark平臺

5．1．1Spark簡介

5．1．2Spark發展

5．1．3Spark的優點

5．1．4Spark速度比Hadoop快的原因

5．2Spark生態系統

5．2．1底層的群集管理器和數據管理器

5．2．2中間層的Spark Runtime

5．2．3高層的應用模塊

5．3Spark的實現方法

5．3．1Spark環境配置

5．3．2Spark操作實例

5．4Spark在醫學領域的應用

5．4．1Spark在醫學領域的應用場景

5．4．2使用Scala語言開發Spark醫學應用程序

本章小結

習題5

第6章NoSQL概論

6．1NoSQL概述

6．1．1概念及特點

6．1．2NoSQL技術的基本原則

6．2NoSQL的類型

6．2．1鍵值存儲

6．2．2列存儲

6．2．3文檔存儲

6．2．4圖形存儲

6．3典型工具及醫學應用

6．3．1典型工具

6．3．2醫學應用案例

本章小結

習題6

第7章云計算與大數據

7．1云計算

7．1．1云計算簡介

7．1．2云計算基本特征

7．1．3云計算服務模式

7．1．4云計算部署模式

7．1．5云計算與大數據的關系

7．2云計算核心技術

7．2．1虛擬化技術

7．2．2分布式數據存儲技術

7．2．3資源池化技術

7．2．4大規模數據處理技術

7．3云計算在醫學領域的應用

7．3．1醫療云

7．3．2移動醫療健康服務云

7．3．3醫學科研分析服務云

本章小結

習題7

第8章數據倉庫Hive

8．1數據倉庫概述

8．1．1數據倉庫的定義

8．1．2數據倉庫與操作數據庫

8．1．3數據倉庫的架構

8．1．4傳統數據倉庫的問題

8．2數據倉庫Hive簡介

8．3Hive數據類型

8．3．1基本類型

8．3．2復雜類型

8．4HiveQL： 數據定義與操作

8．4．1Hive創建數據庫

8．4．2Hive刪除數據庫

8．4．3Hive創建表

8．4．4Hive加載數據

8．4．5Hive修改表

8．4．6Hive刪除表

8．4．7Hive分區

8．4．8導出數據

8．4．9Hive外部表

8．5HiveQL： 查詢

8．5．1SELECT…FROM語句

8．5．2使用列值進行計算

8．5．3SELECT…WHERE語句

8．5．4GROUP BY語句

本章小結

習題8

第9章大數據可視化

9．1大數據可視化概述

9．1．1什么是大數據可視化

9．1．2大數據可視化的特點

9．1．3大數據可視化的主要技術

9．1．4大數據可視化的具體流程

9．2大數據可視化工具

9．2．1大數據可視化工具概述

9．2．2常見的可視化軟件簡介

9．3醫學大數據可視化案例

9．3．1大數據魔鏡制作艾滋病死亡人數柱狀圖

9．3．2Tableau制作新冠疫情地圖

本章小結

習題9

第10章大數據安全

10．1大數據安全概論

10．1．1大數據安全與挑戰

10．1．2理解大數據信息安全

10．1．3大數據隱私保護

10．2大數據Hadoop平臺的安全機制

10．2．1Hadoop平臺的基本安全機制

10．2．2HDFS安全機制

10．2．3MapReduce安全機制

10．2．4Hadoop相關組件的安全機制

10．3大數據個人隱私保護

10．3．1身份匿名、屬性匿名

10．3．2位置軌跡隱私保護

10．3．3面向數據發布的個人隱私保護

10．4大數據安全相關技術

10．4．1基于大數據的安全威脅發現技術

10．4．2認證授權技術

10．4．3訪問控制技術

10．4．4大數據數據加密技術

10．4．5大數據脫敏技術

10．5大數據安全相關案例分析

本章小結

習題10

第11章大數據應用案例分析(醫療領域)

11．1大數據在臨床領域的應用

11．1．1基于大數據的比較效果研究

11．1．2基于大數據的臨床決策系統

11．1．3醫療數據透明化

11．1．4病人的遠程監控

11．1．5基于大數據的電子病歷分析

11．2大數據在醫藥支付領域的應用

11．2．1基于大數據的多種自動化系統

11．2．2基于大數據和衛生經濟學的定價計劃

11．3大數據在醫療研發領域的應用

11．3．1基于大數據的預測建模

11．3．2臨床試驗及其數據分析

11．3．3基于大數據的個性化治療

11．3．4基于大數據的疾病模式分析

11．4大數據在醫療商業模式方面的應用

11．4．1基于大數據的患者臨床記錄和醫療保險數據集

11．4．2基于大數據的網絡平臺和社區

11．5大數據在公共健康領域的應用

本章小結

習題11