摘要：将spark的数据分析特性结合因子分析算法，首先通过大数据处理方式对疫病数据进行数据清理，根据古代疫病的治疗方案的多种影响因素包括药方、膏方、丸剂的用药配伍和地域、天气、朝代等，进行多维度因子分析，对疫病数据的潜在规律进行数据挖掘，分析笔筒的因素对疾病治愈的影响度，寻找研究古代疫病中医治疗的一般规律，为现代中医疫病治疗提供有效的临床指导关键词: Spark；因子分析；MapReduce;古代疫病数据1引言随着人们对大数据的重视以及数据量的不断增多，动辄以PB或者EB计量的大数据，将远远超出传统数据库软件工具采集、存储以及组织和分析的能力，这将给企业的存储架构以及数据中心的基础设施带来巨大的挑战和改变，由此也会带来云计算、数据仓库、数据挖掘等技术和应用的提升或者根本性改变。
大数据的出现，为云计算提供了释放能量的空间，也指明了云计算真正有价值的方向。
云计算和大数据作为一体两翼，将会是衡量企业未来技术能力的最重要依据。
如果二者能够协同发挥能量，将会给企业带来精准分析、精准打击，形成企业在未来商战中的核心武器。
大数据是宝藏，云计算是开矿的利器。
没有大数据的云计算，定是英雄无用武之地；没有云计算的大数据，终会是镜中花、水中月。
在中医临床科研信息共享系统平台上，利用大数据进行科学研究的过程实际是一个以人为主、人机结合的临床科研一体化研究过程。
其中，医者在临床实践中通过与患者的交互，采用'继承创新'的方法，践行着自己的诊疗实践，而同时通过科研信息共享系统，将实践数据化、规范化、数字化，海量诊疗数据经过整理、清理、装载、转换等过程，被放在了以'证-治-效'紧密相关模型为主题的数据仓库中，在医者'思维'的组织下，通过查询检索、统计分析以及数据挖掘等，从中发现中医的经验，揭示诊疗规律，评价疗效等，从而产生新的知识，再去更加有效地指导实践，使中医诊疗把握度不断提高，治疗范围不断扩大，服务能力与服务质量不断提升。
2 HadoopHadoop这项大数据处理技术大概已有十年历史，而且被看做是首选的大数据集合处理的解决方案。
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
