系统底层采用Hadoop的HDFS进行分布式存储,确保大规模数据集的可靠存放。计算引擎则选用Apache Spark,通过其高效的内存计算能力和Spark SQL模块,对包含人口统计学、临床医学、遗传背景及医学影像学特征的数据集进行快速聚合、关联与统计分析。后端服务采用Python语言和Django框架,负责接收前端请求、调用Spark作业执行分析任务,并将处理后的结构化结果通过API接口返回。前端界面基于Vue、ElementUI和Echarts构建,能够动态地将后端传来的数据渲染为直观的交互式图表,如风险矩阵热力图、多维度散点图和分布直方图,从而帮助用户从不同维度探索卵巢癌风险因素之间的复杂关系,整个流程实现了从海量数据到深度洞察的闭环。