在醫(yī)療AI輔助診斷軟件開發(fā)中通常處理大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，病人信息、醫(yī)學(xué)影像等。這些數(shù)據(jù)的量級(jí)往往很大，無法通過傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)進(jìn)行有效的管理和分析。這時(shí)使用Hadoop這樣的大數(shù)據(jù)處理框架來進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理。

對(duì)于單表查詢，Hadoop通過MapReduce算法進(jìn)行高效的分布式處理。MapReduce將個(gè)大的任務(wù)分解為多個(gè)小的任務(wù)，且在多臺(tái)機(jī)器上行處理，大大提高了處理速度。這對(duì)于醫(yī)療AI輔助診斷軟件來說是非常重要的，因?yàn)槲宜颈M快地得到結(jié)果對(duì)病人的病情做出準(zhǔn)確的判斷。

在其他領(lǐng)域，如鐵路貨運(yùn)、音樂和精密儀器，Hadoop的單表查詢有其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。在鐵路貨運(yùn)中實(shí)時(shí)監(jiān)控貨物的位置和狀態(tài)，這就快速的數(shù)據(jù)處理能力；在音樂領(lǐng)域分析用戶的聽歌習(xí)慣，推薦合適的歌曲，這大量的數(shù)據(jù)分析；在精密儀器領(lǐng)域?qū)x器的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)的分析，及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障和異常，這同樣高效的數(shù)據(jù)處理能力。