Azure Databricks でFHIR のデータに接続してデータ処理を行う方法

Databricks は、Apache Spark によるデータ処理機能を提供するクラウドベースのサービスです。CData JDBC ドライバと組み合わせることで、Databricks を使用してリアルタイムFHIR のデータのデータエンジニアリングとデータサイエンスを実行できます。この記事では、Azure で CData JDBC ドライバをホストし、Databricks からリアルタイムFHIR のデータに接続してデータを処理する方法を説明します。

最適化されたデータ処理機能を組み込んだ CData JDBC ドライバは、リアルタイムFHIR のデータとのインタラクションにおいて卓越したパフォーマンスを発揮します。FHIR に対して複雑な SQL クエリを発行すると、ドライバーはフィルタや集計などのサポートされている SQL 操作を直接FHIRにプッシュし、サポートされていない操作（主に SQL 関数や JOIN 操作）は組み込みの SQL エンジンを使用してクライアント側で処理します。動的メタデータクエリ機能により、ネイティブのデータ型を使用してFHIR のデータの操作・分析が可能です。

CData JDBC ドライバを Azure にインストール

Databricks でリアルタイムFHIR のデータを操作するには、Azure Data Lake Storage（ADLS）を通じてドライバーをインストールします。（以前のバージョンの記事で説明していた DBFS を介した接続方法は非推奨となっていますが、廃止日は公開されていません。）

1. JDBC JAR ファイルを任意の Blob コンテナにアップロードします（例：「databrickslibraries」ストレージアカウントの「jdbcjars」コンテナ）。
2. ストレージアカウントから「セキュリティとネットワーク」を展開し、「アクセスキー」をクリックしてアカウントキーを取得します。使用するキーを表示してコピーしてください。
3. コンテナに移動し、JAR を保存している特定のコンテナを開き、JDBC JAR ファイルのエントリを選択して JAR ファイルの URL を取得します。ファイルの詳細が開き、URL をクリップボードにコピーするボタンがあります。この値は以下のようになります（「blob」の部分はストレージアカウントの種類によって異なる場合があります）：

   https://databrickslibraries.blob.core.windows.net/jdbcjars/cdata.jdbc.salesforce.jar

   
4. Databricks クラスターの「Configuration」タブで「Edit」ボタンをクリックし、「Advanced options」を展開します。そこで、以下の Spark オプション（JAR URL のドメイン名から派生）に、コピーしたアカウントキーを値として追加し、「Confirm」をクリックします： spark.hadoop.fs.azure.account.key.databrickslibraries.blob.core.windows.net
5. Databricks クラスターの「Libraries」タブで「Install new」をクリックし、ADLS オプションを選択します。ドライバー JAR の ABFSS URL（これも JAR URL のドメイン名から派生）を指定し、「Install」をクリックします。ABFSS URL は以下のようになります：

   abfss://jdbcjars@databrickslibraries.blob.core.windows.net/cdata.jdbc.salesforce.jar

   

Databricks からFHIRに接続

JAR ファイルがインストールされたら、Databricks でリアルタイムFHIR のデータを操作する準備が整いました。まず、ワークスペースで新しいノートブックを作成します。ワークブックに名前を付け、言語として Python が選択されていることを確認し（デフォルトで選択されているはずです）、「Connect」をクリックして「General Compute」から JDBC ドライバーをインストールしたクラスターを選択します（デフォルトで選択されているはずです）。

FHIRへの接続を設定

JDBC ドライバのクラスを参照し、JDBC URL で使用する接続文字列を構築してFHIRに接続します。また、JDBC URL に RTK プロパティを設定する必要があります（Beta ドライバーを使用している場合を除く）。このプロパティの設定方法については、インストールに含まれるライセンスファイルを参照してください。

driver = "cdata.jdbc.fhir.FHIRDriver"
url = "jdbc:fhir:RTK=5246...;URL=http://test.fhir.org/r4b/;ConnectionType=Generic;ContentType=JSON;AuthScheme=None;"

組み込みの接続文字列デザイナー

JDBC URL の構築には、FHIR JDBC Driver に組み込まれている接続文字列デザイナーを使用できます。JAR ファイルをダブルクリックするか、コマンドラインから JAR ファイルを実行してください。

java -jar cdata.jdbc.fhir.jar

接続プロパティを入力し、接続文字列をクリップボードにコピーします。

URL をFHIR サーバーのService Base URL に設定します。これは接続したいFHIR サーバーでリソースが定義されているアドレスです。ConnectionType をサポートされている接続タイプに設定します。ContentType をドキュメントのフォーマットに設定します。AuthScheme をFHIR サーバーの認証要件に基づいて設定します。

汎用、Azure ベース、AWS ベース、およびGoogle ベースのFHIR サーバー実装がサポートされます。

Service Base URL のサンプル

• 汎用：http://my_fhir_server/r4b/
• Azure：https://MY_AZURE_FHIR.azurehealthcareapis.com/
• AWS：https://healthlake.REGION.amazonaws.com/datastore/DATASTORE_ID/r4/
• Google：https://healthcare.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID/fhirStores/FHIR_STORE_ID/fhir/

汎用FHIR インスタンス

CData 製品はFHIR のカスタムインスタンスへの接続をサポートします。カスタムFHIR サーバーへの認証はOAuth で行います（OAuth の詳細はヘルプドキュメントを参照してください）。カスタムFHIR インスタンスに接続する前に、ConnectionType をGenericに設定する必要があります。

FHIR のデータの読み込み

接続を設定したら、CData JDBC ドライバと接続情報を使用してFHIR のデータをデータフレームとして読み込むことができます。

remote_table = spark.read.format ( "jdbc" ) \
	.option ( "driver" , driver) \
	.option ( "url" , url) \
	.option ( "dbtable" , "Patient") \
	.load ()

FHIR のデータの表示

読み込んだFHIR のデータを display 関数で確認してみましょう。

display (remote_table.select ("Id"))

Azure Databricks でFHIR のデータを分析

Databricks SparkSQL でデータを処理したい場合は、読み込んだデータを一時ビューとして登録します。

remote_table.createOrReplaceTempView ( "SAMPLE_VIEW" )

以下の SparkSQL で分析用のFHIR のデータを取得できます。

result = spark.sql("SELECT Id, [name-use] FROM SAMPLE_VIEW WHERE [address-city] = 'New York'")

FHIR からのデータは、対象のノートブック内でのみ利用可能です。他のユーザーと共有したい場合は、テーブルとして保存してください。

remote_table.write.format ( "parquet" ) .saveAsTable ( "SAMPLE_TABLE" )

CData JDBC Driver for FHIR の30日間の無償トライアルをダウンロードして、Azure Databricks でリアルタイムFHIR のデータを活用してみてください。ご不明な点があれば、サポートチームまでお気軽にお問い合わせください。