BigQueryへMySQLやPostgreSQLから直接ニアリアルタイムでレプリケーション可能に。「Datastream for BigQuery」登場 Google Cloudは、BigQueryに対してMySQLやPostgreSQL、Oracle Databaseからニアリアルタイムで直接データのレプリケーションを可能にする新サービス「Datastream for BigQuery」をプレビューリリースしました。 オンプレミスやクラウドで稼働するMySQLやPostgreSQL、Oracle DatabaseでのOLTPによるデータ操作が、ETLツールなどを挟むことなくほぼリアルタイムでBigQueryに反映されるため、プライマリとなるデータベースのOLTP処理に負荷をかけることなく並行してBigQueryによる大規模データの分析処理が容易になります。 To stay compet
BigQueryでマテリアライズドビューが提供開始、プレビューとして。複雑なクエリをより高速に実行可能 Google Cloudのデータウエアハウス向けデータベースであるBigQueryに「マテリアライズドビュー」機能がプレリリース版として追加されました。 一般にリレーショナルデータベースにおける「ビュー」とは、仮想的なテーブルのようなものとされます。これによって、BIツールを使ってデータベースへ検索を実行する際などに、複雑なテーブル構成を隠蔽して分かりやすい構成のビューだけを見せたり、特定のユーザーにアクセスを許すビューだけを見せる、といったことが可能になります。 通常のビューは仮想的な存在であり実体を持たないため、ビューに対するクエリは実際にはビューを構成するテーブルに対するクエリに分解され、実行され、結果が返されます。 一方、マテリアライズドビューはテーブルのように実体を持つビューと
フロリダ州オーランドで開催中のマイクロソフトのイベント「Microsoft Ignite 2019」が開催中です。 その基調講演において同社CEOのサティア・ナデラ氏は、大規模並列データ分析サービス「Azure Synapse Analytics」を発表しました。 同社は現在、大規模データウェアハウス向けのサービスとして「Azure SQL Data Warehouse」を提供していますが、「Azure Synapse」はそれをさらに発展させたもの。 データウェアハウス、ビッグデータ分析、データ統合などを1つのサービスとして統合し、事実上データ容量に上限がなく、ペタバイトクラスのデータでも高速に処理できる性能を提供します。 リレーショナルデータベースのような構造化されたデータおよび非構造化データのいずれにも対応し、SQLによって分析可能です。 そのために「Azure Synapse」では最
BigQuery はエンタープライズ向けデータウェアハウス ソリューションとして、2011 年に登場しました。Google が支えるインフラの処理能力を活用して、超高速での SQL クエリ処理を実現。以来、国や地域に関わらず、世界中すべてのお客様に向けて BigQuery を提供してきました。その中で、多くのお客様から「データ保管や分析を、サービスを運用する地域内で可能にしてほしい」という声を多数いただきました。 本日、Google は 東京 GCP リージョンでの BigQuery 提供開始を発表します。Google では、2018 年〜 2019 年にかけて BigQuery をお使いいただけるリージョンの拡大を予定しており、東京 GCP リージョンでの提供開始は、その第一弾に当たります。 これにより、既存のデータウェアハウスでは不可能なスケールとスピードでのデータ分析基盤を、日本に拠
okumin.com のアクセスログを Google BigQuery で分析するために、ETL パイプラインを構築しました。 Apache Beam(Scio) + Google Cloud Dataflow を用いてログの加工及び BigQuery へのストリーミングインサートを行うという構成です。 この記事ではその全体像と個々のコンポーネントの簡単な説明を行います。 アーキテクチャ 次の流れで ETL を行っています。 Google Container Engine(GKE) 上に配置した Nginx コンテナのログを Stackdriver Logging へ集約 Stackdriver Logging のログを Google Cloud Pub/Sub のトピック「okumin-com-access-log-raw-v1」へエクスポート Google Cloud Dataflow
BdashというアプリケーションをElectronで作りました。 bdash-app/bdash: A simple business intelligence application. 以下からダウンロードしてインストールできます（現状まだMac版だけ）。 https://github.com/bdash-app/bdash/releases ざっくりとこんな感じのことができる。 SQLを書いて保存＆実行できる 結果を元にグラフを書ける gistで共有できる 現状で対応しているデータソースはMySQL、PostgreSQL（Redshift含む）、BigQuery 仕事でRedshiftを使って分析SQLを書くことが増えて、手元ではJupyter Notebookを使ってたんだけど、SQL書いてグラフを書くだけの用途には若干オーバースペックでもうちょっと簡単にできるといいなと思ったのがき
こんにちは。 インフラエンジニアの村上です。 マネーフォワードのインフラチームは、サービスに関わるインフラから、自社の作業環境、開発環境、さらにはサービスのインフラの中でも物理的なものからOS・ミドルウェア・アプリケーションのメンテナンス・ビルド・リリース・運用まで幅広く関与しています。 今回はGoogle Cloud PlatformのBigQueryを活用してアクセスログの分析環境を構築した時の話を紹介します。 この記事に書かれる事 データ分析基盤としてBigQueryを使用した話と データ量を例示しながら使用を開始した時のトラブルシュートとパフォーマンスについて紹介する。 データ移行のコツもうまく含めながら書いていく。 BigQueryを採用した訳 マネーフォワードの家計簿は350万人以上のお客様に利用いただき、 アクセスログは日々2.500万件程度増えております。 サービス開始から
あなたにとって重要なトピックや同僚の最新情報を入手しましょう最新の洞察とトレンドに関する最新情報を即座に受け取りましょう。 継続的な学習のために、無料のリソースに手軽にアクセスしましょうミニブック、トランスクリプト付き動画、およびトレーニング教材。 記事を保存して、いつでも読むことができます記事をブックマークして、準備ができたらいつでも読めます。
Digdag が Apache License 2.0 の元でオープンソース化されましたよ！ さぁ試すんだ…！ 今すぐにでも！ https://t.co/Uzc4a5GLCe ドキュメント：https://t.co/PF8wy5KHln— Sadayuki Furuhashi (@frsyuki) 2016年6月15日 Digdagが先日リリースされたのをきっかけにデータ分析基盤構築の夢を見た。 今回は、Google Cloud Platform（以下、GCP）のコストを可視化かつ分析可能にしてみて、まずはDigdagの使用感を試してみることにする。 事前知識 Digdagとは Workload Automation Systemである。以下の記事が詳しい。 EmbulkとDigdagとデータ分析基盤と 分散ワークフローエンジン『DigDag』の実装 at Tokyo RubyKaigi
Googleは大容量データに対する検索を高速に実行できるクラウドサービス「BigQuery」で、標準的なSQL構文などの新機能が利用可能になったと発表しました。 BigQuery 1.11, now with Standard SQL, IAM, and partitioned tables! | Google Cloud Big Data and Machine Learning Blog | Google Cloud Platform BigQueryは、大容量のデータをカラム型のデータ配置や並列分散処理などによって、高速な検索や連結を可能にしています。 これまでBigQueryはSQLに似た構文を用いていましたが、最新版となるBigQuery 1.11から、標準的なSQL構文（SQL 2011）にベータ版として対応しました。 内部動作のオプティマイゼーションを改善し、複雑な副問い
Twitterで「早く今流行のMPPの大まかな使い方の違い書けよ！」というプレッシャーが半端ないのでてきとうに書きます．この記事は俺の経験と勉強会などでユーザから聞いた話をもとに書いているので，すべてが俺の経験ではありません(特にBigQuery)．各社のSAの人とかに聞けば，もっと良いアプローチとか詳細を教えてくれるかもしれません． オンプレミスの商用MPPは使ったことないのでノーコメントです． MPP on HadoopでPrestoがメインなのは今一番使っているからで，Impalaなど他のMPP on Hadoop的なものも似たような感じかなと思っています． もちろん実装の違いなどがあるので，その辺は適宜自分で補間してください． 前提 アプリケーションを開発していて，そのための解析基盤を一から作る． 簡単なまとめ データを貯める所が作れるのであれば，そこに直接クエリを投げられるPre
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