医院如果要建设大数据项目有哪几种技术路线可以选择？

目前主流的大数据处划框架包含以下几种，用户需要结合自身的要求和特点进行选择：
Apache Hadoop是一种专用于批处理的处理框架。Apache Hadoop及其MapReduce处理引擎最适合处理对时间要求不高的非常大规模数据集。通过非常低成本的组件即可搭建完整功能的Hadoop集群，使得这一廉价且高效的处理技术可以灵活应用在很多案例中。

Apache Storm是一种侧重于极低延迟的流处理框架，也许是要求近实时处理的工作负载的最佳选择。该技术可处理非常大量的数据，通过比其他解决方案更低的延迟提供结果。

Apache Samza是一种与Apache Kafka消息系统紧密绑定的流处理框架。虽然Kafka可用于很多流处理系统，但按照设计，Samza可以更好地发挥Kafka独特的架构优势和保障。该技术可通过Kafka提供容错、缓冲，以及状态存储。

Apache Flink是一种可以处理批处理任务的流处理框架。该技术可将批处理数据视作具备有限边界的数据流，借此将批处理任务作为流处理的子集加以处理。Flink是一个新兴的项目存在一定的局限性。

Apache Spark是一种包含流处理能力的下一代批处理框架。与Hadoop的MapReduce引擎基于各种相同原则开发而来的Spark主要侧重于通过完善的内存计算和处理优化机制加快批处理工作负载的运行速度。Spark是多样化工作负载处理任务的最佳选择。Spark批处理能力以更高内存占用为代价提供了无与伦比的速度优势。对于重视吞吐率而非延迟的工作负载，则比较适合使用Spark Streaming作为流处理解决方案。