基于云架构下的数据存储服务研究
云计算环境下的数据存储技术研究
云计算环境下的数据存储技术研究第一章引言随着互联网和移动设备的普及，数据量飞速增长，传统的数据存储技术已经不能满足现代数据存储的需求。
为了解决大数据存储和管理的问题，云计算技术应运而生。
云计算技术为大规模数据存储和处理带来了新的解决方案和思路，为各行各业的企业带来了巨大的效益。
本文主要探讨在云计算环境下的数据存储技术研究。
第二章云计算环境下的数据存储架构云计算环境下的数据存储主要分为三层，分别是存储设备层、存储管理层和应用层。
存储设备层是指云计算中各种类型的硬盘、服务器等存储设备；存储管理层主要包括数据中心、存储虚拟化、存储资源管理等组成；应用层则是根据具体业务需求进行应用开发。
在云计算环境下的数据存储架构，存储设备层提供高效的存储硬件设施，存储管理层提供基于虚拟化技术和软件定义存储技术的高可用的存储管理平台，应用层则可以更快速地开发和部署业务应用。
第三章云存储系统的特点云存储系统具有以下特点：（1）高可用性：通过数据冗余、多节点备份等技术，保证数据的可靠性和高可用性。
（2）弹性伸缩：支持根据业务量的变化对存储系统进行扩展或缩减，提高资源利用率。
（3）数据安全：通过数据加密、访问控制等技术保证数据的安全性。
（4）数据共享：云存储系统支持多用户访问同时进行数据的共享，极大提高了工作效率。
（5）跨地域数据存储：支持跨区域、跨机房的数据备份和存储，避免因某一个机房故障导致数据丢失。
第四章云存储技术的发展趋势近年来，随着大数据时代的到来，云存储技术也得到了迅速的发展。
以下是云存储技术的发展趋势：（1）混合云存储：本地存储与公共云存储混合使用，提高数据的存储效率和安全性。
（2）云存储的AI智能化：通过应用机器学习技术，对存储的数据进行分析和挖掘，从而提高数据利用效率和价值。
（3）多云存储：通过使用多个不同的云存储服务提供商进行存储，能够避免某一供应商故障导致数据丢失的风险。
（4）边缘计算：将数据存储在距离用户更近的地方，提高数据访问速度和用户体验。
基于云平台的多维数据分析的研究与应用中期报告
基于云平台的多维数据分析的研究与应用中期报告一、选题背景随着大数据技术和云计算技术的发展，越来越多的企业和机构开始采集、存储和分析大量的数据。
目前，数据分析是企业和机构决策制定的重要工具，因为它可以帮助人们更好地理解和预测市场趋势、消费者行为和竞争对手的策略。
然而，传统的数据分析方法不能满足当今复杂多变的商业需求。
为了应对这一挑战，新的数据分析方法和技术日益发展，其中基于云平台的多维数据分析是一种重要的趋势。
二、研究目的本研究旨在探究基于云平台的多维数据分析的原理、方法和应用，重点研究如何利用多维数据分析技术实现智能商业决策。
具体研究目的如下：1.深入研究多维数据分析的理论基础，包括数据仓库、OLAP、多维数据模型等内容。
2.分析云计算的基本概念、技术架构和应用场景，明确基于云平台的多维数据分析的优势和瓶颈。
3.研究基于云平台的多维数据分析的方法和技术，重点探讨多维数据分析在云平台上的实现方式和关键技术。
4.结合实际案例，探讨基于云平台的多维数据分析在实际商业应用中的可行性和优势，提出改进和完善的建议。
三、研究内容1.多维数据分析的理论基础(1)数据仓库的构建原理、方法和最佳实践(2)OLAP技术的原理、工具和应用(3)多维数据模型的设计、优化和应用2.云计算的基本概念和技术(1)云计算的基本架构和原理(2)云计算的服务模式和部署模式(3)云计算的应用场景和案例3.基于云平台的多维数据分析(1)基于云平台的多维数据分析架构设计(2)基于云平台的多维数据分析关键技术研究，包括数据安全、数据挖掘、数据可视化等(3)基于云平台的多维数据分析平台搭建及性能测试4.基于云平台的多维数据分析应用案例(1)基于云平台的多维数据分析在电商领域的应用(2)基于云平台的多维数据分析在航空运输领域的应用(3)基于云平台的多维数据分析在金融行业的应用四、预期研究成果1.基于云平台的多维数据分析方法论研究成果2.基于云平台的多维数据分析软件系统设计和实现成果3.基于云平台的多维数据分析应用案例成果五、研究计划及进度安排1.第一阶段：文献调研和理论研究 (2021年5月-6月)(1)收集和阅读相关文献，熟悉多维数据分析和云计算的相关理论。
基于云计算的安全数据存储研究与设计
云计算的迅猛发展使得数据安全存储显得越来越重 要， 本文针对 云数据存储和传输中的数据安全问题 ，
ｆｒ ａ ｔｒ ｅ ｏｄｔｓ ａ ． ａ ｏ ｇ
【 ｅｗ ｒｓ】 ｏｄ ｍ ｕｎ；ｅｕｔｓ ｒ ｅｓ ｒ ｅ ￣ｃｓ Ｋ ｙ ｏｄ ｄ ｕ ｐｔｇｓｃｒ ｏ ｇ；ｏ ｇ ｏ ｏ ｃ ｉ ｉ ｔａ ｔａ ｓ ｙ ｅ
０ 引 言 ．
随着信息技术的飞速 发展 ，用户对数据的计算和存储需 求激增 ，通过购置大量高性能的服务器来满足用户这种需求 的传 统模 式会 极大 地 增加 了资源 的 浪费 。云 计 算 （ １ｕ Ｃｏ ｄ Ｃ ｍ ｕｉ ） ￣ ｏ ｐ ｔ ｇ ］是适应网络服务从“ ｎ ］ 高集中、 高成本 、 低通用” 的 服务配置向“ 高分布 、 低成本 、 高通用” 转变的一种新的计算模 式， 其作为信息技术中新兴研究和应用领域 ， 越来越受到相关 企业和研究机构的广泛关注 ，并被 认定为未来计算模式的必
－
技术 探 讨 ・Ｔ ｃ ｎ ｌ ｇ ｎ ｔ ｄ ｅｈｏｏｙａｄＳｕｙ
２３ 用 户 接 口 ．
用 户 接 口针 对 不 同 的 用 户 实现 的 不 同 服 务接 口， 包括 用 户数 据格 式转 换 ， 户 权 限管 理 和 用 户 认 用
证 等 功能 。
２４ 客 户 端 ．
用模式 ，是一种新兴的软件应用模式 ，是软件发展的最新趋 势。这种类型 的云计算通过浏览器将软件程序上传给网络用
信 息安全 与技 术 ・ ０ １１ ２１． ０・１ ３・
Ｔ ｃ ｎ ｌ ｇ ｎ ｔ ｄ ・技 术 探 讨 ｅｈｏｏｙａｄＳｕｙ
户 ， 户 省 去 了服 务 器和 软 件 授 权 的 开 支 ； 于 软 件 提供 商 ， 用 对 云存 储 是云 计 算 的基 础和 核 心 ， 指通 过 集群 应 用 、 是 网格
基于云计算的大规模数据处理与分析系统设计与开发
基于云计算的大规模数据处理与分析系统设计与开发随着互联网的快速发展，大规模数据的处理与分析变得越来越重要和复杂。
为了应对数据量不断增长和多样化的需求，基于云计算的大规模数据处理与分析系统成为了当下的热点话题。
本文将探讨这一领域的设计与开发。
1. 系统设计与架构一个基于云计算的大规模数据处理与分析系统的设计与开发，首先需要考虑系统的整体架构。
一个可行的架构应该具备高可扩展性、高可靠性和高性能的特点。
在架构设计时，可以采用分布式计算的方式，将数据和计算拆分成多个节点进行处理。
这可以提高系统的处理能力和效率，同时降低单个节点的负载和风险。
2. 数据存储与管理大规模数据的处理与分析，需要一个高效可靠的数据存储与管理系统。
云存储服务可以提供弹性的存储能力，可以根据实际需求进行扩展和收缩。
在数据的管理方面，可以采用分布式数据库系统。
通过将数据分片存储在不同的节点上，可以提高系统的并发处理能力，同时保障数据的一致性和可用性。
3. 数据采集与清洗大规模数据处理与分析系统的第一步是数据的采集与清洗。
采集可以通过网络爬虫、数据接口等方式实现。
清洗则是对原始数据进行去重、去噪、格式化等操作，以便后续的处理和分析。
在采集和清洗过程中，需要考虑数据的准确性和完整性。
可以通过设置数据监控和清洗规则等手段，对数据进行质量的控制和保证。
4. 数据处理与分析数据处理与分析是大规模数据处理与分析系统的核心部分。
可以利用分布式计算框架如Hadoop、Spark等，进行数据的并行计算和分析。
在数据处理和分析的过程中，可以采用机器学习和深度学习等技术，通过对数据的挖掘和模型构建，发现其中的规律、趋势和关联性。
5. 可视化与应用大规模数据处理与分析系统最终的目的是为用户提供有价值的洞察和决策支持。
因此，系统应该具备可视化和应用的能力。
通过可视化，用户可以直观地看到数据的分布、趋势和关联性，从而更好地理解数据。
同时，可以根据用户的需求定制开发相应的应用模块，以帮助用户实现特定的业务目标。
大数据背景下云存储中数据安全技术研究
大数据背景下云存储中数据安全技术研究摘要云计算和大数据技术结合，使得信息网络和信息系统基础架构、系统结构发生变化，如何在安全防护策略、机制、技术、产品等方面加强创新，主动适应这些变化，如何落实“人防、物防、技防、制防”的安全管理策略逐渐成为各大研究机构部门的工作重点。
本文针对云存储安全的相关问题进行了系统综述，并通过其研究现状构建出比较完善的云存储安全研究问题和实例，从完整性审计、密文数据去重以及高效密文检索等多个方面阐述了云存储安全的研究内容、方法和意义。
关键词云存储安全；大数据；信息安全；完整性审计；密文数据1 云存储数据安全云存储，就是将数据存储在云端的一种存储方式。
它是一种在线存储的模式，即把数据存放在通常由第三方托管的服务器上。
因此，云存储具有高容量、高性能、高可扩展性、地理位置无约束、随需付费等优点。
云存储服务以数据的安全存储和管理为核心，但由于云存储的特性使数据脱离了数据拥有者的物理掌控，这导致云存储服务的安全性、可靠性以及可用性都面临着巨大的挑战。
国内外学者在云存储数据安全进行了大量研究[1-2]，主要集中在数据完整性审计、密文数据去重、可靠数据删除以及高效密文检索等多个方面。
2 完整性审计用户并不完全清楚自己在云上数据的真实情况。
为了保证自己的数据在云上完整且正确地存储，需要定期对云服务器上的数据进行审计，也就是用户能够高效地对云服务器存储数据的完整性和可用性进行审计。
而事实上，用户并不会将云数据全部取回进行验证，因为海量的数据取回会消耗大量带宽以及终端的计算资源，所以将数据全部取回不实际。
用户通过下载或使用关于原始文件的部分信息来执行外包数据的完整性验证。
数据完整性审计是云存储的重要安全技术之一，用于用户（或审计者）验证其存储于云端的数据是否保持完整。
完整性审计主要包含两种审计机制：可证明数据持有和可证明数据可恢复，其对应的网络模型如图1所示。
这两个方案都是基于审计方与云服务器通过挑战-响应协议来验证数据的准确性或可恢复性。
云计算环境下的数据存储技术分析
云计算环境下的数据存储技术分析云计算环境下数据存储技术分析随着科技的发展，云计算作为一种较新的计算方式，逐渐受到人们的重视和使用。
云计算的出现，给人们带来了更便捷、高效的数据存储与管理方式。
本文将分析云计算环境下的数据存储技术。
一、云计算环境下的数据存储基础在云计算环境下，数据存储的基础设施主要分为三部分：存储设备、存储网路和存储管理软件。
其中存储设备是数据存储的硬件基础，存储网络是连接不同存储设备的逻辑网络，存储管理软件则是对存储资源进行协调与管理的软件系统。
这三部分的协同作用，才能为云计算提供充足可靠的数据存储基础。
二、云计算存储技术1.对象存储技术对象存储技术是一种特定的数据存储方法，它不像传统的块存储或文件存储，以文件和块为操作对象，而是以对象为操作对象。
对象存储技术的存储单位是对象，而对象内又包含了很多元数据。
对象可以跨越多个存储节点而被读取或写入。
对象存储技术应用十分广泛，如基于云的文件共享、备份、归档，甚至是视频、音频、图像等数字媒体的存储。
2.云盘技术云盘技术是可以直接在云存储上创建或上传文件，便于进行多端数据访问的技术。
与传统的文件存储方式相比，云盘技术具有更加灵活、便捷的数据存储方式，可以随时随地进行数据访问和修改。
云盘技术的典型应用包括云备份、文件共享、个人云存储等。
3.分布式存储技术分布式存储技术是利用多个存储节点协作完成数据存储的技术。
将每一个节点的存储空间整合成统一的存储空间，使得存储空间变得巨大、可扩展性更加强。
分布式存储技术能够提供更加安全可靠的数据存储方式，并且适用于大数据存储、文件存储等领域。
三、云计算存储技术面临的问题1.数据安全在云计算下，数据的安全一直是云计算发展的重要问题之一。
因为云计算的基础设施、存储服务、数据处理等环节，都需要考虑数据是否会存在泄露、篡改、丢失等问题。
云环境下的数据安全，需要从物理层和逻辑层分别做好措施，同时还需要详细的安全监测与管理。
基于云的数据库的研究
基于云的数据库的研究作者：朱生牟星亮来源：《电脑知识与技术》2014年第05期摘要：随着云计算的逐步发展，云数据库的也越来越重要，在未来数据库领域占有重要地位。
文章介绍了云数据的现状、发展、特性、影响。
最后讨论了云数据库的未来的发展方向。
关键词：云数据库；云计算；大数据中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2014）05-0899-03“云”[1]和“大数据”[2]是当今IT圈当之无愧的最热的两个关键词，云和大数据之间有着千丝万缕的联系，两者相互促进，共同发展。
随着云计算的发展，数据量呈现爆炸式增长，海量的数据除了在本地存储，也可以在云上开辟新的空间。
结构化数据、半结构化数据或者非结构化数据，云数据库都提供了相应的产品，协助用户管理和消费数据，将他们从繁琐的硬件配置和管理中解脱出来。
1 云计算概述云计算已经成为当前全社会关注的热点，被看着继个人计算机变革和互联网变革后的第三次IT浪潮。
云计算的出现可以上溯到上世纪60年代，麦卡锡曾经提出将计算能力作为一种和水电一样的公用事业提供给用户的理念，这可以算作云计算思想的起源。
随着IT计算的发展，在网格计算、虚拟化技术、SOA、SaaS等技术的支撑下，云计算作为一种新的资源使用和交付模式，逐渐的得到认可和推广。
对于众多IT厂商来说，云计算更多的是一种营销伞。
目前被广泛认可的云计算的定义是美国国家标注与技术研究院对云计算的定义：云计算[3]是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。
云计算主要有资源配置自动化、需求服务自动化、以网络为中心、服务可记量化以及资源的池化和透明化等特点。
鉴于云计算的各种特点，近年来国内外各知名IT企业都在大力开发和推进云计算，如Google推出Google Apps服务[4]，亚马逊推迟弹性计算云（EC2）服务，IBM推出“蓝云”计划，国内浪潮推出面向云计算的“云海”操作系统。
云计算环境下的大数据存储与处理技术
云计算环境下的大数据存储与处理技术摘要：随着信息技术的飞速发展，大数据时代已然来临。
云计算作为一种新兴的计算模式，为大数据的存储和处理提供了强大的支持。
本文深入探讨了云计算环境下的大数据存储与处理技术，包括云计算的概念与特点、大数据的特征、云计算环境下大数据存储技术、处理技术以及面临的挑战与未来发展趋势。
关键词：云计算；大数据；存储一、引言在当今数字化时代，数据的产生速度和规模呈爆炸式增长。
大数据不仅包含了海量的数据量，还具有多样性、高速性和价值性等特点。
而云计算以其强大的计算能力、弹性的资源分配和高可靠性，成为了处理大数据的理想平台。
云计算环境下的大数据存储与处理技术对于企业和社会的发展具有重要的战略意义。
二、云计算的概念与特点（一）云计算的概念云计算是一种基于互联网的计算方式，通过将计算资源、存储资源和软件服务等以按需付费的方式提供给用户。
用户可以通过网络随时随地访问这些资源，而无需关心其具体的物理位置和实现方式。
（二）云计算的特点1.弹性可扩展：云计算平台可以根据用户的需求动态地调整计算资源和存储资源，实现弹性扩展。
2.高可靠性：云计算平台通常采用分布式架构，具有冗余备份和故障恢复机制，保证了服务的高可靠性。
3.按需服务：用户可以根据自己的实际需求选择所需的计算资源和存储资源，按使用量付费，避免了资源的浪费。
4.资源共享：云计算平台将计算资源和存储资源集中管理，实现了资源的共享，提高了资源的利用率。
三、大数据的特征（一）数据量大大数据的首要特征就是数据量巨大。
随着互联网、物联网、移动设备等的普及，数据的产生速度越来越快，数据量也呈指数级增长。
（二）数据类型多样大数据不仅包括传统的结构化数据，还包括半结构化和非结构化数据，如文本、图像、音频、视频等。
（三）数据处理速度快大数据的高速性要求能够对数据进行快速的处理和分析，以满足实时性的需求。
（四）数据价值密度低大数据中虽然蕴含着巨大的价值，但由于数据量庞大，价值密度相对较低，需要通过有效的数据处理技术来挖掘其中的价值。
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通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。
当云计算系统运算和处理的核心是大量数据的存储和管理时，云计算系统中就需要配置大量的存储设备，那么云计算系统就转变成为一个云存储系统，所以云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统。
简单来说，云存储就是将储存资源放到云上供人存取的一种新兴方案。
使用者可以在任何时间、任何地方，透过任何可连网的装置连接到云上方便地存取数据。
2 云存储技术需求
本项目针对海量的高分遥感卫星数据资源，需开发云存储服务系统，实现以分布式存储技术为基础，利用高吞吐率网络技术为依托，一方面高效地整合管理网络存储资源，提供数据安全、可靠的存储环境；另一方面对外提供可视化的操作界面及友好的接口，发布便捷的网络数据存储服务。
云存储服务系统具有易扩展性、高访问性能、高可靠性等方面的需求。
3 云存储技术设计
■3.1 技术选型
HDFS（Hadoop分布式文件系统）是适合运行在通用硬件（commodity hardware）上的分布式文件系统。
它和现有的分布式文件系统有很多共同点。
但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。
HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。
HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。
HDFS 的优点包括：处理超大文件、流式的访问数据、完善的冗余备份和故障恢复机制、良好的可扩展性、运行于廉价的商用机器集群。
通过以上技术分析，基于Hadoop分布式文件系统搭所示。
图1 云存储系统架构图
由计算资源、存储资源和网络资源等构成基础设施层，负责为整个系统提供基础运行环境。
采用基于openstack搭建的私有云环境管理基础设施层中的各类计算资源、存储资源和网络资源，并为上层应用提供虚拟云环境。
基于Hadoop分布式文件系统、关系型数据库和非关系型数据库搭建遥感数据管理层，通过Hadoop分布式文件系统管理遥感影像文件，通过关系型和非关系型数据库管理各类矢量数据、元数据等。
存储服务子系统和云盘构建数据存储服务层，通过服务接口的在线网盘的方式为系统应用和外部用户提供数据存储服务。
上层的综合应用集成平台和共享服务分系统利用数据存储服务层的服务接口获取或存储数据。
■3.3 应用模式
梳理多源的数据类型，包括结构化的属性数据、地理要素数据、位置数据等，半结构化的元数据、三维模型数据、数据地形数据、遥感影像数据等和非结构化文档数据、多媒体数据等。
在传统关系数据库、共享文件系统基础上，采用
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混合存储架构，扩展并综合利用NoSQL 数据库、分布式文件系统，构建弹性可扩展的存储模型，形成面向空间大数据的关系数据库集群、NoSQL 数据库集群、共享文件系统集群、分布式文件系统集群，并在此基础上提供规范化的数据存取接口。
利用云存储技术管理和应用数据的模式如图2所示。
4 云架构下存储服务模块设计
云存储资源管理器Web 端采用B/S 架构设计，同时提
供C/S 架构的Windows 客户端
软件，底层数据存储采用基于HDFS 架构进行设计。
平台具有
安全可靠、海量存储、高吞吐量、数据共享等特点。
本云存储系统分为交互层和
存储层，实现文件云端存储，可无限扩展存储容量。
保证文件存储的安全性及可靠性。
各个层的功能简述如下：
交互层：以云存储资源管理器（WEB 版本和Windows 客户端版本）为支撑，处理用户数据
存储有关的交互操作和信息展示。
存储层（存储服务器）：由
Hadoop 云存储服务器提供底层
文件数据保障和支撑，保证数据的安全可靠，实现海量存储。
GEOWAY 云存储资源管理器能够实现对矢量文件、表
格、影像、多媒体、办公文档等数据的存储、管理，对文件、文件夹实现上传、下载、搜索等功能，并提供访问接口。
通过管理员对不同用户权限的设置，控制不同访问者的访问权
限。
云存储资源管理器提供以下功能：
（1）HDFS 文件读取。
提供读取存储于HDFS 中文件
的接口，其他系统可以通过调用此接口查看存储于HDFS 中的文件。
（2）HDFS 文件信息读取。
提供读取
存储于HDFS 中文件信息的接口，其他系统可以通过调用此接口查看存储于HDFS 中的文件信息。
（3）HDFS 文件上传。
提供将文件上传至HDFS 的接口，其他系统可以通过调用此接口将文件上传至HDFS。
（4）HDFS 文件下载。
提供将文件
HDFS 中文件下载至本地的接口，其他系统可以通过调用此接口将HDFS 中文件下载至本地。
（5）HDFS 文件删除。
提供将文件HDFS 中文件删除的接口，其他系统可以通过调用此接口将HDFS 中文件删除。
（6）HDFS 文件搜索。
提供对HDFS
中文件搜索的接口，其他系统可以通过调
图2 数据存储管理应用模式
图3 系统架构
（下转第55页）
收/退费功能指收费员从网络系统中自动获取或直接录入患者收费信息，按要求核对病人类型和项目收费标准对患者进行收费，同时保存并打印收费明细信息单。
退费则需患者持原处方及收据到医师处申请，根据规定退费。
查询功能指查询门诊处方、收费项目及药品等信息。
系统维护功能指管理者可以添加、删除用户及修改密码等操作。
下面我们具体看一下门诊收费模块功能的实现。
收费部分代码如下：
if pa-id.cfnr()=0 then
message(“无收费项目！”)
return
end if
//进行收费
if dec(sfje.text)<0 then
message (“请输入正确金额！”)
sfje.text=””
sfje.text=””
return
end if
if dec(sfje.text) <0 or sfje.text=’’ then
message (“金额不足！”)
sfje.text=””
sfje.text=””
return
end if
novc_update data
datastore ds_temp[]
ds_temp[1]= pa-id_xmlb
ds_temp[2]= pa-id_xmyh
ds_temp[3]= pa-id_sf
ds_temp[4]= pa-id_zhxx
ds_temp[5]= pa-id_yzxx
if pa-idgrzh.rowcount()>0 then
ds_temp[6]= pa-id_grzh
end if
if data.of_update(ds_temp)=false then
MessageBox(”错误”,”保存失败！”，StopSign!)
3 结束语
我院门诊信息系统的开发不仅是为了提高医院的工作效率，更是为了更好地为患者服务，同时提高医院的最终效益。
该系统有实时性好、实用性高和数据维护方便等特点。
当然，随着我院门诊业务的不断拓展，对现有的门诊信息管理系统则会要求增加或是缩减一些相关的模块功能，这些新增系统的集成是我们下一步展开探讨和研究的地方。
因此，医院门诊信息管理系统的设计与实现是一个漫长的过程，需要我们在应用系统的过程中不断发现问题并不断完善的过程，让门诊信息系统更好地为我们服务。
参考文献
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（上接第51页）
用此接口对HDFS中文件进行搜索。
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