Big Queryの使い方を10分で試してみる - QiitaBig QueryにプリセットされているpublicdataのSampleテーブルを使って短い時間でbigqueryを体験してみます。 環境 ・CentOS6.5を使用 ・インストールはMAC OS X10.9でも確認 事前準備 ・事前にGoogle Developers Consoleにログインできるアカウントを作成し、 プロジェクトも作成しておいてください ・Google Developers ConsoleからBig QueryのAPIをONにしてください
Google Cloud Platform を触ってみたよ - Qiita
Google Cloud Platform(GCP) とは Amazon Web Service(AWS) のような IaaS で google が社内インフラとして使用していたものデベロッパー向けに提供したもの GCP の主なコンポーネント Compute Engine 様々な種類の仮想サーバを構築できる IaaS AWS での EC2 に相当する App Engine 様々な言語に対応している PaaS 対応言語は Python、Java、PHP、Go Cloud Storage 可用性の高いストレージサービス AWS での S3 に相当する AWS にはアーカイブ用の Glacier などもあるが、それにあたるものはない Cloud SQL リレーショナルデータベースサービス AWS での RDS に相当 MySQL にのみ対応 GCP AWS 用途
グーグルによるMapReduceサービス「BigQuery」が登場。SQLライクな命令で大規模データ操作
「数兆件のデータも対話的に、高速に分析できる」。グーグルは5月19日にこのような表現で新しいサービス「BigQuery」の登場を紹介するエントリを、ブログにポストしています。 グーグルが公開したBigQueryは、Hadoopやデータウェアハウスなどを用いて多くの企業が行おうとしている大規模データ（いわゆる「Big Data」）の分析を、グーグルのクラウドで可能にします。利用者はGoogle Storage経由で大規模データを転送し、SQLライクな命令によって抽出や分析を行います。 まるでグーグルが大規模データ処理のMapReduceをホスティングし、その機能をサービスとして提供するようなものがBigQueryといえます（ただし公開された「BigQuery」の説明には、内部でMapReduceを利用しているのかどうかの記述はないのため、MapReduce「的」なサービスと表現すべきかもしれ
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