基于HBase的医疗健康数据管理系统-毕设
舟率率 7/25/2025 scalaspringboothbasejavavue
# 项目概况
# 数据类型
模拟医疗数据
# 开发环境
centos7
# 软件版本
hadoop3.2.0、spark3.1.2、mysql5.7.38、scala2.12.18、jdk8、hbase2.2.7
# 开发语言
Scala、Java
# 开发流程
数据上传(hdfs)->数据分析(spark)->数据存储(hbase)->后端(springboot)->前端(vue)
# 可视化图表
# 操作步骤
# 启动MySQL
# 查看mysql是否启动 启动命令: systemctl start mysqld.service
systemctl status mysqld.service
# 进入mysql终端
# MySQL的用户名:root 密码:123456
# MySQL的用户名:root 密码:123456
# MySQL的用户名:root 密码:123456
mysql -uroot -p123456
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# 启动Hadoop
# 离开安全模式: hdfs dfsadmin -safemode leave
# 启动hadoop
bash /export/software/hadoop-3.2.0/sbin/start-hadoop.sh
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# 启动hbase
# 启动zookeeper
/export/software/apache-zookeeper-3.6.4-bin/bin/zkServer.sh start
# 开启hbase
sh /export/software/hbase-2.2.7/bin/start-hbase.sh
# 进入hbase shell
/export/software/hbase-2.2.7/bin/hbase shell
# 关闭hbase
sh /export/software/hbase-2.2.7/bin/stop-hbase.sh
# 关闭zookeeper
/export/software/apache-zookeeper-3.6.4-bin/bin/zkServer.sh stop
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# 准备目录
mkdir -p /data/jobs/project/
cd /data/jobs/project/
# 上传 "data" 目录下的 "所有" 文件 到 "/data/jobs/project/" 目录
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# 上传文件到hdfs
cd /data/jobs/project/
hdfs dfs -mkdir -p /data/input/
hdfs dfs -rm -r /data/input/*
hdfs dfs -put diagnosis_accuracy.csv /data/input/
hdfs dfs -put disease_risk_heatmap.csv /data/input/
hdfs dfs -put epidemic_trend.csv /data/input/
hdfs dfs -put personalized_treatment.csv /data/input/
hdfs dfs -put resource_utilization.csv /data/input/
hdfs dfs -ls /data/input/
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# 启动后端
# 已安装 "jdk8" 和 "maven" 环境
# 对 "后端/springboot" 目录下的项目 "springboot" 进行打包
# 打包命令: mvn clean package -Dmaven.test.skip=true
# 上传 "springboot/target/" 目录下的 "demo-0.0.1-SNAPSHOT.jar" 文件 到 "/data/jobs/project/" 目录
# 启动springboot
java -jar demo-0.0.1-SNAPSHOT.jar
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# hbase建表
# 建表代码在后端代码中,其中后端后,访问以下接口,可以自动建表
curl -l http://master:5173/dashboard/query
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# spark数据分析
cd /data/jobs/project/
# 对项目 "spark-job" 进行打包
# 打包命令: mvn clean package -Dmaven.test.skip=true
# 上传 "spark-job/target/" 目录下的 "spark-job-jar-with-dependencies.jar" 文件 到 "/data/jobs/project/" 目录
spark-submit \
--master local[*] \
--class com.exam.SparkApp \
/data/jobs/project/spark-job-jar-with-dependencies.jar /data/input
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# 启动前端
# 已安装 "node" 环境
# 启动前端
npm install --registry=https://registry.npmmirror.com
npm run dev
# 疾病风险数据: disease_risk_heatmap.xlsx
# 资源使用数据: resource_utilization.xlsx
# 诊断准确率: diagnosis_accuracy.xlsx
# 个性化治疗: personalized_treatment.xlsx
# 流行病趋势: epidemic_trend.xlsx
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