本文探讨了部队医院HRP（Hospital Resource Planning）系统在结合Hadoop技术后的建设、应用及相应的信息系统运行维护服务优化。文章分析了部队医院HRP系统的传统架构及其在数据处理上面临的挑战，包括数据存储效率低、实时分析能力不足以及系统扩展性受限等问题。我们详细阐述了Hadoop技术在HRP系统中的应用，包括利用HDFS实现海量医疗数据的分布式存储、MapReduce框架进行数据并行处理，以及Hive和HBase等工具进行数据查询与实时分析。这些技术的集成显著提升了系统的数据处理能力和资源利用率。
在系统建设方面，我们描述了从需求分析、系统设计到实施部署的完整流程，强调了模块化设计和数据安全策略的重要性。应用案例显示，结合Hadoop的HRP系统能够高效管理医院的人力资源、财务、物资和医疗信息，支持决策分析和资源优化。我们讨论了信息系统运行维护服务的关键环节，包括监控、故障处理、数据备份和性能调优，并提出基于Hadoop的自动化运维策略，以减少人工干预并提高服务可靠性。通过实际应用验证，该系统有效提升了部队医院的信息化水平，为未来的智慧医疗发展奠定了基础。
