Tubi di dati FHIR
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FHIR Data Pipes è un insieme di pipeline ETL per trasformare i dati FHIR in un formato compatibile con SQL per la creazione di servizi di analisi. FHIR Data Pipes è progettato per la scalabilità orizzontale e offre più opzioni di deployment.
Le funzionalità includono:
Pipeline ETL di Apache Beam per trasformare i dati da un'origine FHIR in un data warehouse con schema SQL-on-FHIR, in base a file Apache Parquet su cui è possibile eseguire query utilizzando SQL (vedi Schema Parquet-on-FHIR)
Modulo di controllo per la gestione delle pipeline di dati FHIR, che integra le pipeline "complete", "incrementali" e "di unione". Utilizzando il modulo del controller, puoi pianificare aggiornamenti incrementali periodici o utilizzare il Pannello di controllo web per avviare manualmente la pipeline.
Implementazione della specifica SQL-on-FHIR-v2
che consente di applicare risorse ViewDefinition per generare viste piatte
all'interno delle pipeline (vedi Livello di visualizzazione)
Vai alla documentazione per gli sviluppatori
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Ultimo aggiornamento 2025-07-25 UTC.
[[["Facile da capire","easyToUnderstand","thumb-up"],["Il problema è stato risolto","solvedMyProblem","thumb-up"],["Altra","otherUp","thumb-up"]],[["Mancano le informazioni di cui ho bisogno","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Troppo complicato/troppi passaggi","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Obsoleti","outOfDate","thumb-down"],["Problema di traduzione","translationIssue","thumb-down"],["Problema relativo a esempi/codice","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Altra","otherDown","thumb-down"]],["Ultimo aggiornamento 2025-07-25 UTC."],[],["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"]]