Vue.js製フレームワークNuxt.jsではじめるUniversalアプリケーション開発
Vue.js製フレームワークNuxt.jsではじめるUniversalアプリケーション開発 花谷拓磨 Vue.jsでUniversalなSPAを開発できるフレームワークであるNuxt.jsのバージョン 1.0のリリースがいよいよ近づいてきました。 本稿では、シングルページアプリケーション（以下 SPA）開発によって生じた問題を解決するために生まれたサーバーサイドレンダリング （以下 SSR）を中心に、Vue.jsでの開発を強力にサポートするNuxtについて、その魅力と基本的な使い方をご紹介いたします。 Nuxt.jsとは？ Nuxt.js（ナクストと読みます）はReact.jsベースのSSR用フレームワークであるNext.jsに触発されて作成された、Vue.jsベースのフレームワークです。 特にUIの描画サポート に主眼をおき、SSRをはじめとした様々なサポートを行ってくれるものとなります
【Laravel】認証を自作して学ぶguardとmiddleware | RE:ENGINES
はじめに Laravelでの独自の認証処理の実装を通して、認証関連のmiddlewareやguardについてまとめました。 認証処理の仕様 今回、実装する簡易な認証処理の仕様は、以下の通りです。APIでの使用を想定しています。 ヘッダーのAuthenticationに設定したBearerトークンの値が、予め決めた文字列と一致すること ヘッダーのuuid設定した値が、予めDBに登録してあるユーザのUUIDと一致すること 独自の認証処理の実装 独自の認証処理では、以下の項目を実装します。順番に内容を見ていきます。 Model UserProvider Guard Middleware Handlerとその他の設定 Modelの実装 認証処理に使うモデルは Illuminate\Foundation\Auth\User を継承している必要があります。今回実装する認証処理の仕様では、 getAut
App Engine MapReduce から Apache Beam と Dataflow に移行する | Google Cloud
フィードバックを送信 App Engine MapReduce から Apache Beam と Dataflow に移行する コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 このチュートリアルは、App Engine MapReduce ユーザーを対象としています。App Engine MapReduce を使用する環境を Apache Beam と Dataflow を使用する環境に移行する方法を示します。 移行の理由 App Engine MapReduce は、大量のデータを分散させて並列処理するためのプログラミング モデルです。1 つのリクエストの範囲内で処理できない、次のような大規模で時間がかかるタスクに適しています。 アプリケーション ログの分析 外部ソースにある関連データの集計 データ形式の変換 外部分析するためのデータのエクスポート ただ
Apache BeamのJavaによるPipelineの書き方 - Kekeの日記
はじめに 本記事はApache Beamを使ってPipelineを構築します。 次回、自分の得意なGolangで書くエントリを執筆します。 今回は他のApache Stormなどのストリーム処理システムでは一般的なJavaを使おうと思います。 注意 Apache Beam Quickstartでは、なぜかPythonやGolangはSDKをインストールしたり環境構築から始まるのに対して、Javaは文字数カウントサンプルをやらさせます。 1. 文字数カウントチュートリアル 1.1 exampleのインストール Apache Mavenがインストールされていることを前提とします。 mvn archetype:generate \ -DarchetypeGroupId=org.apache.beam \ -DarchetypeArtifactId=beam-sdks-java-maven-arc
BigQueryのテーブルをParquet出力する（Python / Apache Beam / Dataflow） | DevelopersIO
良い子のみなさーん！列指向でスキーマ情報も柔軟に変更できる万能なファイルフォーマットと言えばー？ せーの！？ 「「「Parquet！！」」」 そんな男は黙ってApache Parquetな皆さんに向けて、BigQueryテーブルのParquet出力方法をご紹介していきたいと思います。 ちなみにですが、BigQuery自体にはなんとParquet出力のオプションがありません。2020年12月現在は、CSV、JSON、Avroのみです。Avroもリッチなファイルフォーマットですが、行指向のためそのまま分析業務に使用するのは不向きです。 BigQueryのテーブルをParquet出力するには、Google Cloud Dataflowを使用する必要があるのですが、その実装が結構骨折れるんですよね…。 Google Cloud DataflowとApache Beam Dataflowは、データ処
I/O Connectors
I/O ConnectorsApache Beam I/O connectors provide read and write transforms for the most popular data storage systems so that Beam users can benefit from native optimised connectivity. With the available I/Os, Apache Beam pipelines can read and write data from and to an external storage type in a unified and distributed way. I/O connectors denoted via X-language have been made available using the A
Beam Programming Guide
Apache Beam Programming GuideThe Beam Programming Guide is intended for Beam users who want to use the Beam SDKs to create data processing pipelines. It provides guidance for using the Beam SDK classes to build and test your pipeline. The programming guide is not intended as an exhaustive reference, but as a language-agnostic, high-level guide to programmatically building your Beam pipeline. As th
App Engine MapReduce から Apache Beam と Dataflow に移行する | Google Cloud
フィードバックを送信 App Engine MapReduce から Apache Beam と Dataflow に移行する コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 このチュートリアルは、App Engine MapReduce ユーザーを対象としています。App Engine MapReduce を使用する環境を Apache Beam と Dataflow を使用する環境に移行する方法を示します。 移行の理由 App Engine MapReduce は、大量のデータを分散させて並列処理するためのプログラミング モデルです。1 つのリクエストの範囲内で処理できない、次のような大規模で時間がかかるタスクに適しています。 アプリケーション ログの分析 外部ソースにある関連データの集計 データ形式の変換 外部分析するためのデータのエクスポート ただ
Apache Beam を python で書いて GoogleDataflow で動かすまで - Qiita
Apache Beam は一言でいうとデータ並列処理パイプラインなわけですが、もともとが Java 向けであったこともあり、python で使おうとするとなかなかサイトが見つからなかったので、まとめてみます。 Apache Beamとは 公式サイト のタイトルに大きく Apache Beam: An advanced unified programming model. Implement batch and streaming data processing jobs that run on any execution engine. と書いてあるので、いろんなランナー(後述)で動きそうな気がしますが、python に限って言えば 2017 年 11 月時点ではローカル実行か GoogleDataflow のどちらかしかありません。 実際に FlinkRunner を使うと以下のエラーが
MR PORTER | The home of Luxury Fashion for the Modern Gentleman
Kick off the summer with the latest collections from menswear’s biggest names
メンズ｜ラグジュアリーファッション通販｜MATCHESFASHION（マッチズファッション）
※通貨を変更するとショッピングバッグ内のギフトカードが削除されます。選択した通貨でギフトカードをショッピングバッグに追加してください。続けますか？
マイクロサービス時代のセッション管理 - Retty Tech Blog
この記事はRetty Advent Calendar 2019 21日目の記事です。エンジニアの 神@pikatenor がお送りします。11日目の記事に書かれた「弊社エンジニアの神（注・人名であり実名です）」とは私のことです。 qiita.com さて世はまさにマイクロサービス大航海時代、大規模化した組織・肥大化したコードベースのメンテナンスを継続的に行っていくべく、アプリケーションを機能別に分割する同手法が注目を集めていることは皆さんもご存知でしょう。 マイクロサービスアーキテクチャ特有の設計課題はいくつかありますが、今回は認証情報のような、サービス間でグローバルに共有されるセッション情報の管理のパターンについて調べたことをまとめてみたいと思います。 背景 HTTP は本質的にステートレスなプロトコルですが、実際の Web サービス上では複数リクエストをまたがって状態を保持するために、
デカ過ぎて固定資産税がかかりそうな GCS 上の古いデータをアーカイブする | メルカリエンジニアリング
この記事は、 Merpay Tech Openness Month 2020 の 2 日目の記事です。 こんにちは。メルペイ DataPlatform チーム、ソフトウェアエンジニアの @syucream です。 主にメルペイのデータ基盤の開発・運用の業務に携わっております。今回はみんな大好きお金とビッグデータとコスト削減のお話をします。 はじめに 様々なデータを収集して横断的に分析可能にする、いわゆるデータ基盤には少なくないコストが掛かります。「ビッグデータ」という言葉が示すような大量のデータを保存して処理する際には、永続化のためのストレージコストがかかります。この課題は我々メルペイ DataPlatform チームも無関係ではありません。以前の記事で紹介させていただきましたが、我々のデータ基盤はさまざまなマイクロサービスからのデータベースや出力されたログを横断管理できるようにしています
ZOZOTOWNのインハウス広告運用を支援するデータと仕組みの話 - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。ECプラットフォーム部 推薦基盤チームで、DWH・DMP・広告まわりのデータエンジニアリングを担当している大谷です。 本記事では、マーケティング部門の広告運用のインハウス化に伴ってこれまで取り組んできた広告データの収集と活用、その仕組みにフォーカスして事例をご紹介します。 背景 データの収集と活用 Arm Treasure Data Integrations Hub ログ収集 アクセスログ 検索インプレッションログ Workflow フィードローダー (Google) レポーティング Googleスプレッドシート × BigQuery CausalImpact (Google) まとめ 背景 ZOZOでは事業・開発部門を問わず、様々な部門のスタッフが各自の業務に必要となるデータを取り扱い、レポーティングなどに活用する文化が根付いています。社内では人づてにデータを扱うノウハウが伝
Header Bidding 導入によるネットワーク広告改善の開発事情 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。メディアプロダクト開発部の我妻謙樹（id:kenju）です。 サーバーサイドエンジニアとして、広告配信システムの開発・運用を担当しています。 cookpad における広告開発 2015年11月に、"クックパッドの広告エンジニアは何をやっているのか" というタイトルで、広告開発部の開発内容について紹介する記事が公開されていますが、それから 2 年余り経過し、広告配信システム周りの状況も大きく変化しました。はじめに、現在の cookpad における広告開発の概要について、軽くご紹介します。 まず、私が所属しているメディアプロダクト開発部では、広告配信システムに加え、動画配信サービスの開発も担当しています。過去には同じチームから、動画配信周りの技術について以下のような投稿もありますので、そちらもご覧ください。 "cookpadTV ライブ配信サービスの”突貫” Auto Scalin
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