Various big data technology stack a

Various big data technology stack and research over health care combined with efficiency. cost savings, etc.,are explained in better healthcare [11]. The hadoop usage in health care became more important to process the data and to adopt the large scale data management activities. The analytics on the combined compute and storage can promote the cost effectiveness to be gained using hadoop [12]. All the above researchers have been successful in analysing the diabetic data set and developing good prediction models. In this paper, we use the predictive analysis technique in Hadoop/Map Reduce environment to predict and classify the type of diabetes. This system provides efficient way to care and cure the patients at low cost with better outcomes like affordability and availability.

結果 (繁體中文) 1:

各種大數據的技術堆棧和過度醫療與效率相結合的研究。節約成本等，更好的醫療[11]進行說明。在醫療保健Hadoop的使用成為對數據進行處理，並採取大規模數據管理活動更為重要。所組合的計算和存儲能促進成本效益的分析來使用Hadoop [12]來獲得。以上所有的研究人員已經成功地分析糖尿病數據集和發展良好的預測模型。在本文中，我們使用Hadoop中/地圖的預測分析技術，減少對環境的預測和分類糖尿病的類型。該系統提供了護理和治療的患者以低成本與像支付能力和可用性更好的結果有效的方式。

結果 (繁體中文) 2:

各種大資料技術與醫療保健研究相結合，效率與效率相結合。成本節約等，在更好的醫療保健解釋[11]。醫療保健中的 hadoop 使用對於處理資料和採用大規模資料管理活動變得更加重要。對組合計算和存儲的分析可以促進使用 hadoop [12] 獲得的成本效益。上述研究人員成功地分析了糖尿病資料集，並建立了良好的預測模型。本文采用Hadoop/Map減少環境中的預測分析技術對糖尿病類型進行預測和分類。該系統提供了以低成本護理和治癒患者的有效方法，具有更好的結果，如可負擔性和可用性。

結果 (繁體中文) 3:

各種大數據科技疊加和研究，結合醫療效率。在《更好的醫療保健》中解釋了成本節約等問題[11]。hadoop在醫療衛生領域的應用，對數據的處理和採用大規模的資料管理活動變得越來越重要。對組合計算和存儲的分析可以提高使用hadoop獲得的成本效益[12]。以上研究者均成功地分析了糖尿病數据集，建立了良好的預測模型。本文利用Hadoop/Map-Reduce環境中的預測分析科技對糖尿病類型進行預測和分類。該系統為低成本護理和治療患者提供了有效的方法，並取得了較好的效果，如經濟性和有效性。