我国目前的医疗卫生行业不断的提高和完善，随着各地各级医疗机构如医院、卫生院、社区卫生服务中心和诊所的医疗卫生机构相应建立，参加医保的民众不断增加，对各种疾病的研究深入，我国的医疗信息已经形成了相当海量的数据；加之各医院的病历信息、病人信息的大同小异，各地区实现和完善卫生部相关信息系统的不尽相同，不仅对病人的就诊、转诊带来不便，分散的病历对患者疾病的诊疗过程、用药等情况缺乏连续性记载，也不利于治疗，而且不尽相同的医疗信息影响国家对重大病例的管理和监控。有效而集中的数据，在如此海量信息的处理过程中起着重要作用，为此本文提出了医疗信息云存储。云存储是在云计算概念上延伸和发展出来的一个新的概念，继承了云计算的虚拟化、高可靠性、高可延伸性和廉价等特性，搭建一个云存储平台，可以有效利用医疗资源和共享存储信息。本文使用Hadoop、Hive、MongoDB等技术作为基础存储系统，对开发了一个面向医疗信息的云存储系统。Hadoop是目前最为热门的开源分布式系统框架，允许用户简单部署Hadoop集群开发MapReduce应用，并可以将Hive子项目作为数据任务处理。Hadoop项目的核心子项目HDFS，是分布式计算中数据存储管理的基础，具有节点监控日志管理、基础数据一致性管理和集群负载平衡等功能。MongoDB是一个基于分布式文件存储的NoSQL数据库，能够提供高效的数据访问和检索功能，并提供可扩展的数据处理能力，使数据具有一定的数据结构却不需要考虑数据模式问题，可以方便地进行数据分片处理和负载均衡。融合MongoDB存储和Hive处理是本系统最关键的模块，通过使用MongoDB作为数据输入，由Hive作为数据处理必须实现数据的输入输出、序列化反序列化等功能。在使用Hadoop和MongoDB作为底层存储的基础上，本文还介绍Spring Restful开发医疗信息数据访问层，将数据存储和各级医疗机构本地应用分离，并提供开放接口和安全认证，将数据访问和安全认证交由本地应用的业务流程处理。该系统将分成五个层次，分别是Hive处理数据层、MongoDB和HDFS数据存储层、Restful服务数据访问层、Nginx访问控制层和各级医疗信息系统应用层。