制作一个基于Hadoop的中医病案数据挖掘系统的代码

由于中医病案数据通常很大，因此使用Hadoop进行数据处理和挖掘是很明智的选择。下面是一个简单的基于Hadoop的中医病案数据挖掘系统的代码示例。

首先，我们需要准备一些数据。我们假设有一个包含中医病案的文本文件，每行一个病案，其中每个字段使用制表符分隔。例如：

病案编号\t年龄\t性别\t诊断\t治疗方案
1\t35\t男\t感冒\t中药治疗
2\t48\t女\t胃炎\t针灸治疗
3\t22\t男\t头痛\t草药治疗
...

接下来，我们可以编写一个Mapper类来解析输入数据，并将每个病案的诊断字段作为键，病案编号作为值进行输出。这个Mapper类的代码如下：

public class DiagnosisMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
    private Text diagnosis = new Text();
    private Text caseId = new Text();

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String line = value.toString();
        String[] fields = line.split("\t");
        if (fields.length == 5) {
            diagnosis.set(fields[3]);
            caseId.set(fields[0]);
            context.write(diagnosis, caseId);
        }
    }
}

然后，我们编写一个Reducer类来对每个诊断进行聚合，并输出每个诊断的病案数量和平均年龄。这个Reducer类的代码如下：

public class DiagnosisReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
    private Text result = new Text();

    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int count = 0;
        int totalAge = 0;
        for (Text value : values) {
            String[] fields = value.toString().split("\t");
            if (fields.length == 1) {
                count++;
                totalAge += Integer.parseInt(fields[0]);
            }
        }
        double avgAge = (double) totalAge / count;
        result.set(count + "\t" + String.format("%.2f", avgAge));
        context.write(key, result);
    }
}

最后，我们编写一个主类来运行整个MapReduce作业。这个主类的代码如下：

public class MedicalAnalysis {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "Medical Analysis");
        job.setJarByClass(MedicalAnalysis.class);
        job.setMapperClass(DiagnosisMapper.class);
        job.setReducerClass(DiagnosisReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(Text.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

在这个主类中，我们指定了输入和输出路径，并将Mapper类和Reducer类分别设置为作业的Mapper和Reducer。最后，我们调用job.waitForCompletion()方法来运行整个作业。

以上是一个简单的基于Hadoop的中医病案数据挖掘系统的代码示例，可以根据实际需求进行修改和扩展。