Embulkを利用したデータ転送基盤の構築 - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。バックエンドエンジニアインターンの田島です。 VASILYでは分析にBigQueryを使用しており、MySQLのデータを毎日BigQueryに同期しています。この同期処理を行うシステムは、約2年前にRubyで書かれたもので、プロダクトの成長に伴うデータ量の増加に耐えることができなくなり始めていました。そのため、同期処理を行うシステムを一から作り直しましたので、その詳細についてご紹介します。 弊社DEVELOPERS BLOGでは以前、『インターン生がデータ転送基盤を一から設計する、VASILYバックエンドインターンの紹介』としてシステムの概要・開発の流れをご紹介しましたが、今回はシステムの詳細についてご紹介します。 （photoクレジット *1） データ同期ツールの紹介 新たなデータ同期システムとして、次のように利用する社内ツールを作成しました。 以下のような環境変数を設定し、
『ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ』はデータ分析でSQLクエリを叩く人なら必読の黒魔術大全 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
こちらの本をご恵贈いただきました。 ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ 作者: 加嵜長門,田宮直人出版社/メーカー: マイナビ出版発売日: 2017/03/27メディア: Kindle版この商品を含むブログを見る 一般的なSQLの本というのはDB管理の一環としてのインフラエンジニア向けの技術書であることが多く、意外にもデータ分析を主目的としたSQLの使い方やクエリの工夫の仕方について書かれた本というのはあまり多くないんですよね。故に、多くのデータ分析者は難解なテーマを実現するクエリを書きたくても参考になる資料が乏しく、途方に暮れるわけです。僕もHive / Redshift / BigQueryのクエリを書きながら「こんな分析がしたいんだけど、それを実現できるクエリってないよなぁ。。。」と何度天を仰いだことか。 そんなところに突然降って湧いてきたのがこちらの新刊書。もう目次を見ただ
Digdag + embulk + BigQuery + Re:dash でデータ分析基盤構築の夢を見る - 雑なメモ
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
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Google BigQuery の話 #gcpja
