FHIR-Datenrohre
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FHIR Data Pipes ist eine Reihe von ETL-Pipelines, mit denen FHIR-Daten in ein SQL-fähiges Format umgewandelt werden, um Analysedienste zu erstellen. FHIR Data Pipes wurde mit Blick auf die horizontale Skalierbarkeit entwickelt und bietet mehrere Bereitstellungsoptionen.
Zu den Funktionen gehören:
Apache Beam-ETL-Pipelines zur Transformation von Daten aus einer FHIR-Quelle in ein SQL-on-FHIR-Schema-Data Warehouse, basierend auf Apache Parquet-Dateien, die mit SQL abgefragt werden können (siehe Parquet-on-FHIR-Schema)
Controller-Modul zum Verwalten der FHIR-Datenpipelines, das „vollständige“, „inkrementelle“ und „Merger“-Pipelines zusammenführt. Mit dem Controller-Modul können Sie regelmäßige inkrementelle Updates planen oder die Pipeline über das Web-Steuerfeld manuell starten.
Implementierung der SQL-on-FHIR-v2-Spezifikation, mit der sich ViewDefinition-Ressourcen anwenden lassen, um flache Ansichten innerhalb der Pipelines zu generieren (siehe Darstellungsebene)
Entwicklerdokumentation
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Zuletzt aktualisiert: 2024-11-26 (UTC).
[null,null,["Zuletzt aktualisiert: 2024-11-26 (UTC)."],[[["FHIR Data Pipes is a scalable ETL toolset that transforms FHIR data into an SQL-compatible format for analytics."],["It utilizes Apache Beam pipelines to create a data warehouse based on an SQL-on-FHIR schema using Parquet files."],["A controller module allows for managing and scheduling pipeline updates, including full, incremental, and merging processes."],["FHIR Data Pipes supports the SQL-on-FHIR-v2 specification for generating simplified views of the data."]]],["FHIR Data Pipes provides ETL pipelines to convert FHIR data into an SQL-ready format using Apache Beam. These pipelines create a data warehouse based on Apache Parquet files, enabling SQL queries. A Controller Module manages \"full,\" \"incremental,\" and \"merger\" pipelines, allowing scheduled or manual updates. The system implements the SQL-on-FHIR-v2 specification, supporting ViewDefinition resources to create flat views within the pipelines. It offers scalability and multiple deployment options for analytics services.\n"]]
