基于大数据平台的肺部结节随访系统优化探索

张国华; 徐建军

doi:10.11907/rjdk.231259

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基于大数据平台的肺部结节随访系统优化探索

软件设计、开发与应用 | 更新时间：2024-05-16

- 基于大数据平台的肺部结节随访系统优化探索
- Optimization Exploration of Pulmonary Nodule Follow-up System Based on Big Data Platform
- “Hadoop作为大数据处理行业标杆，在肺部结节随访系统中得到广泛应用。然而，HDFS在处理海量小文件时存在性能瓶颈。为此，专家构建了HFS方案，通过迁移小文件元数据及优化数据流动算法，降低了NameNode压力。实验表明，在肺部结节随访系统中，HFS相比单一HDFS在内存占用和数据分析时间上有显著优势，为提升数据处理效率开辟新路径。”
  
  ”
- 软件导刊 2024年23卷第4期页码：94-99
- 作者机构：
  
  南京师范大学泰州学院，江苏泰州 225300
- 作者简介：
  
  张国华（1981-），男，硕士，南京师范大学泰州学院副教授，研究方向为分布式数据库
  徐建军（1981-），男，硕士，南京师范大学泰州学院副教授，研究方向为地理信息系统。
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金青年基金项目(51708265);江苏省高校自然科学研究面上项目(19KJD520008);南京师范大学泰州学院教学改革研究项目(2023JG12021)
- DOI：10.11907/rjdk.231259
  中图分类号： TP302.1
- 纸质出版日期：2024-04-15，
  
  收稿日期：2023-03-15，
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张国华,徐建军.基于大数据平台的肺部结节随访系统优化探索[J].软件导刊,2024,23(04):94-99.

ZHANG Guohua,XU Jianjun.Optimization Exploration of Pulmonary Nodule Follow-up System Based on Big Data Platform[J].Software Guide,2024,23(04):94-99.
张国华,徐建军.基于大数据平台的肺部结节随访系统优化探索[J].软件导刊,2024,23(04):94-99. DOI： 10.11907/rjdk.231259.

ZHANG Guohua,XU Jianjun.Optimization Exploration of Pulmonary Nodule Follow-up System Based on Big Data Platform[J].Software Guide,2024,23(04):94-99. DOI： 10.11907/rjdk.231259.

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DOI：10.11907/rjdk.231259