एफ़एचआईआर डेटा पाइप
GitHub पर सोर्स देखें
FHIR डेटा पाइप, एटल पाइपलाइन का एक सेट है. इसका इस्तेमाल, विश्लेषण सेवाएं बनाने के लिए, FHIR डेटा को SQL फ़ॉर्मैट में बदलने के लिए किया जाता है. FHIR डेटा पाइप को, हॉरिज़ॉन्टल स्केलेबिलिटी को ध्यान में रखकर डिज़ाइन किया गया है. साथ ही, इसमें डिप्लॉयमेंट के कई विकल्प भी उपलब्ध हैं.
इनमें ये सुविधाएं शामिल हैं:
Apache Beam ETL पाइपलाइन, जिनका इस्तेमाल करके FHIR सोर्स से डेटा को SQL-on-FHIR स्कीमा डेटा वेयरहाउस में बदला जा सकता है. यह वेयरहाउस, Apache Parquet फ़ाइलों पर आधारित होता है. इन फ़ाइलों से SQL का इस्तेमाल करके क्वेरी की जा सकती है (Parquet-on-FHIR स्कीमा देखें)
FHIR डेटा पाइपलाइन को मैनेज करने के लिए कंट्रोलर मॉड्यूल. यह "पूरी", "इंक्रीमेंटल", और "मर्जर" पाइपलाइन को एक साथ इंटिग्रेट करता है. कंट्रोलर मॉड्यूल का इस्तेमाल करके, समय-समय पर इंक्रीमेंटल अपडेट शेड्यूल किए जा सकते हैं. इसके अलावा, वेब कंट्रोल पैनल का इस्तेमाल करके, पाइपलाइन को मैन्युअल तरीके से शुरू किया जा सकता है.
SQL-on-FHIR-v2 स्पेसिफ़िकेशन को लागू करना, ताकि ViewDefinition रिसॉर्स को लागू करके, पाइपलाइन में फ़्लैट व्यू जनरेट किए जा सकें (व्यू लेयर देखें)
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आखिरी बार 2024-11-26 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2024-11-26 (UTC) को अपडेट किया गया."],[[["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"]]
