基于大数据+Hadoop+Spring Boot的高血压患者数据可视化平台开发任务书
一、任务名称
基于大数据+Hadoop+Spring Boot的高血压患者数据可视化平台开发
二、任务目的
针对高血压诊疗管理中多源数据处理难、可视化程度低、数据价值挖掘不足等问题，依托大数据技术、Hadoop分布式框架与Spring Boot开发框架，开发一套专业化数据可视化平台。实现高血压患者临床诊疗、健康监测、生活行为等多维度数据的采集、存储、分析与交互式可视化呈现，为医生精准诊疗、患者自我管理、公共卫生部门精准防控提供数据支撑，提升高血压疾病精细化管理水平，形成可复用的慢性疾病数据可视化技术方案。
三、任务范围
本任务覆盖平台全流程开发，涵盖需求分析、架构设计、模块开发、系统测试与交付上线等环节。核心服务对象为医生、高血压患者、公共卫生管理人员三类用户，聚焦数据采集、数据处理、后端服务、可视化展示、系统管理五大核心模块开发，确保平台满足性能、安全、易用性等非功能需求，适配PC端、移动端多端访问场景。
四、核心任务与要求
4.1 需求分析与架构设计
完成全维度需求梳理，明确三类用户功能需求与非功能需求，输出需求分析报告。基于Hadoop生态与Spring Boot框架，设计“大数据层+后端服务层+前端展示层”三层架构，确定技术栈选型、数据库与数据仓库设计方案，绘制架构图与模块流程图，确保架构具备高扩展性、稳定性与安全性。
4.2 核心模块开发
数据采集模块：实现医院EMR系统对接、智能监测设备数据实时上传、手动录入与Excel批量导入功能，支持结构化与非结构化数据标准化处理，确保数据精准接入Hadoop集群。数据处理模块：基于Hadoop HDFS、Spark、Hive等组件，完成数据清洗、转换、分析与挖掘，实现异常数据检测、血压变化趋势分析、并发症风险预测，生成标准化分析结果。
后端服务模块：基于Spring Boot构建RESTful API接口，集成权限控制、缓存优化、数据交互功能，确保接口响应高效、权限管控精准。可视化展示模块：基于ECharts、D3.js框架，开发个体血压趋势、群体数据统计、风险因素关联等多维度可视化图表，支持交互式操作与多端适配。系统管理模块：实现用户管理、权限配置、系统参数设置与日志管理功能，保障平台安全运维。
4.3 系统测试与优化
开展功能、性能、安全性三大核心测试，覆盖所有模块场景，确保功能符合需求设计。性能测试需满足100万患者数据存储、1000人峰值并发，接口响应时间≤300ms；安全性测试需保障患者数据加密存储与传输，抵御常见网络攻击。针对测试问题优化代码与配置，提升平台稳定性与用户体验。
4.4 交付与上线
整理开发文档、测试报告、用户手册等资料，完成平台部署上线，适配阿里云服务器集群环境。开展用户培训，指导三类用户熟练使用平台功能，提供后期技术支持与运维建议，确保平台正常运行。
五、技术要求
大数据层采用Hadoop HDFS 3.3.4、Spark 3.3.0、Hive 3.1.3；后端采用Spring Boot 2.7.x、Spring Security、Redis 6.2.8；前端采用Vue.js 3.0、ECharts 5.4.3、Uni-app；数据库采用MySQL 8.0与Hive混合存储方案。需保障数据加密合规、多端适配流畅、高并发场景稳定，符合医疗数据安全规范。
六、交付成果
- 需求分析报告、架构设计文档、数据库设计文档；2. 平台源代码（含前后端、大数据处理模块）；3. 系统测试报告、性能测试报告、安全性测试报告；4. 用户操作手册、运维手册；5. 部署上线的可运行平台系统。
七、任务注意事项
严格遵守医疗数据隐私保护法规，患者敏感信息需加密存储与传输，严禁数据泄露。开发过程中注重模块低耦合设计，便于后续功能扩展。确保可视化图表直观易懂，适配医疗行业用户操作习惯，提升平台实用性。加强团队协作，及时沟通开发进度与问题，保障任务高效推进。
