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# Python 示例代码：从数据库获取数据并进行处理
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
# 创建数据库连接
engine = create_engine('mysql+pymysql://username:password@localhost:3306/university')
# 查询数据库
query = "SELECT * FROM patient_data"
data = pd.read_sql(query, engine)
# 数据预处理
data.dropna(inplace=True) # 删除缺失值
data['age'] = data['age'].apply(lambda x: int(x)) # 转换年龄为整数
# 数据分析
print(data.describe()) # 输出数据统计信息
# 使用Hadoop进行大规模数据分析
from hadoop import HadoopClient
# 初始化Hadoop客户端
client = HadoopClient('hdfs://localhost:9000')
# 将数据上传到HDFS
client.upload('/user/data/patient_data.csv', data.to_csv(index=False))
# 运行MapReduce作业
mapreduce_job = client.submit_mapreduce_job(
mapper='mapper.py',
reducer='reducer.py',
input_path='/user/data/patient_data.csv',
output_path='/user/output'
)
print(f"Job ID: {mapreduce_job.job_id}")
# 结果下载
client.download('/user/output', 'output_results')
</code></pre>
在医科大学中，大数据管理平台可以帮助研究人员和医疗机构有效地管理和分析大量的医疗数据。例如，可以使用Python和Pandas库来处理和分析来自患者的数据，利用SQLAlchemy与MySQL数据库进行交互。为了处理更大规模的数据集，可以使用Hadoop框架，通过HadoopClient库提交MapReduce作业，实现对数据的大规模并行处理。