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健康数据交付:Lakeflow 声明式管道如何为 HealthVerity 市场提供支持.pdf

上传人: Fl****zo 编号:718760 2025-06-22 31页 1.95MB

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本文介绍了HealthVerity如何利用Lakeflow Declarative Pipelines技术解决医疗数据迁移和现代化的问题。关键点如下: 1. **挑战**:传统的Spark和Airflow架构在处理大量SQL基础的数据管道时遇到瓶颈,存在部署困难、缺乏模块化、没有单元测试和实时质量检查等问题。 2. **解决方案**:采用Lakeflow Declarative Pipelines,通过以下方式改进: - **模块化方法**:逐步替换旧组件,采用约定而非模板,重用现有资源。 - **开发者体验**:强调简化ETL流程,提供智能抽象、模式强制和质控。 - **基础设施**:采用Autoloader、Serverless计算和原生触发器等技术。 3. **实施**: - **Bronze配置**:通过YAML简化数据着陆区的配置,提供模式、隔离和数据丢弃规则。 - **Silver工作流**:使用PySpark编写可重用和可测试的ETL过程,并通过装饰器注册质控套件和执行模式验证。 4. **效果**:与旧系统相比,单个供应商10TB数据批处理时间从30小时减少到5小时以下。 5. **未来计划**:包括迁移到DQX质控框架、构建数据仓库健康仪表板、引入Delta流等。 文章强调了通过技术创新,HealthVerity实现了医疗数据处理的现代化、提高了效率,并计划进一步优化其数据架构。
"HealthVerity如何提速数据?" "项目Theseus的秘诀是什么?" "Lakeflow带来了哪些变革?"
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