单病种的结构化电子病历可以采用结构化录入SDE工具录入模板，这样模板重用程度高，维护工作量少，而且容易组合使用。

HBASE本身就是为非结构化数据来做数据存储的，HBASE最终存入到hadoop的也是文件方式的。

结构化数据可以考虑闪存存储非结构数据可以考虑使用对象存储

     我觉得应该是用闪存存储结构化数据快于存非结构化数据，因为闪存的优势是高IOPS和低延时，闪存的适用场景是随机或连续的小IO类型的数据，针对高并发、实时数据统计、分析之类的业务使用的，     而非结构化数据一般都是文件、图片...

对于大数据的今天，我们一直致力于解决非结构化与结构化数据的转换工作，那其实形式的结构数据都会通过我们自定义的ETL工具统一清洗与分析，所以，结构化与分结构化数据本身在Hadoop集群上的存储都已不是问题，主要还是看我们对数据的应用场景罢了。...

结构化数据，可以考虑ibm svc+flashsystem的方式，热点数据自动easy tier至闪存上，非热点数据放在普通盘上，既保证性能又保证资产价值。非结构化数据，可以考虑IBM 的 gpfs，属于海量数据存储方案，如影像数据，可在线不断增加空间，属于PB级方案。...

首先hadoop对于小批量的数据查询并没有优势，所以对于大批数据处理还是放在hadoop中，关系型数据库对简单的查询还是可以的，所以我的建议是利用hadoop对大数据进行处理，然后处理结果同步到关系型数据库如oracle或者mysql，数据同步用阿里的开源神器Datax...

hadoop平台提供海量数据的存储，你可以通过不同的文件夹来做分类，具体的还得看你业务使用场景。比如/user/hadoop/log/usr/hadoop/moveusr/lhadoop/other你完全可以当做一个本地文件系统。

支持的Linux: RedHat, SuSE and Ubuntu。支持的DB：Oracle, DB2LUW, MariaDB, MongoDB, PostgreSQL上述数据库系统支持的数据类型在LinuxONE都很好地支持。甚至是非数据库格式的非结构化数据在LinuxONE上的表现更好，因为LinuxONE自身的架构、带宽和数据吞吐能力等非常强，可以...

一是非结构化文档及自然语言的结构化处理。包括中文分词、标准化、XML解析、本体构建、语义标注等。例如，电子病历的“结构化”是从医学信息学的角度将以自然语言方式录入的医疗文书按照医学术语的要求进行结构化分析，并将这些语义结构最终以关系型结构的方式保存到数据库...