摘要：目的 为解决传统方法采集、存储和处理海量中医药数据的低效问题，探索数据管理的新策略。方法 根据中医药数据的典型特征，设计基于Hadoop的分层管理架构，对串行数据挖掘算法进行MapReduce化改进；部署单节点服务器和分布式集群，采用8组不同规模的数据集，进行数据采集实验和串并行算法实验。结果 数据传输时间在非分布式环境下通常超过3000 s，增幅较大，而在分布式集群下一般不超过300 s，增幅平缓；当数据规模超过一定范围后，与伪分布式和完全分布式下的并行算法比较，非分布式下串行算法的运行耗时急剧增加。结论 与传统单节点系统相比，基于Hadoop的中医药数据管理平台采集、存储及处理海量数据的效率明显提高，尤其适用于大规模非结构化或半结构化的中医药数据。

    关键词：中医药数据；Hadoop；分层管理；MapReduce；分布式

    DOI：10.3969/j.issn.1005-5304.2018.05.021

    中圖分类号：R2-03 文献标识码：A 文章编号：1005-5304(2018)05-0096-05

    Research on TCM Data Management Strategy Based on Hadoop

    LIANG Yang1 ......