BigQuery エンタープライズ向けデータ ウェアハウスBigQuery は、AI に対応したフルマネージドのデータ分析プラットフォームで、データから最大限の価値を引き出すのに役立ちます。また、マルチエンジン、マルチフォーマット、マルチクラウド向けに設計されています。 1 か月あたり 10 GiB のデータを保存し、最大 1 TiB のクエリを無料で実行できます。新規のお客様には、BigQuery やその他の Google Cloud プロダクトでご利用いただける無料クレジット $300 分を差し上げます。
O'Reilly Japan - Google BigQuery
本書は、クラウド上でSQLを使ってビッグデータを解析するGoogle BigQueryについて包括的に解説する書籍です。Google BigQueryの使い方から内部動作、そしてBigQueryならではのSQLの活用法、サードパーティのツールとの連携までを詳しく解説します。また、BigQueryを支えるGoogleのインフラストラクチャについても総覧しており、現代最高の超巨大インフラストラクチャの姿を知ることができます。BigQueryの全体像をマスターできる本書は、ビッグデータをSQLで活用したいデータサイエンティスト、ソフトウェア開発者必携の一冊です。 訳者まえがき はじめに I部 BigQueryの基礎知識 1章 Googleにおけるビッグデータの物語 1.1 ビッグデータスタック 1.0 1.2 ビッグデータスタック 2.0（そしてその先にあるもの） 1.3 オープンソースのスタッ
BigQuery と Google の Big Data Stack 2.0 - naoyaのはてなダイアリー
先日、有志で集まって「BigQuery Analytics」という書籍の読書会をやった。その名の通り Google BigQuery について書かれた洋書。 BigQuery を最近仕事で使い始めたのだが、BigQuery が開発された背景とかアーキテクチャーとかあまり調べもせずに使い始めたので今更ながらその辺のインプットを増やして以降と思った次第。 それで、読書会の第1回目は書籍の中でも Overview に相当するところを中心に読み合わせていった。それだけでもなかなかに面白かったので少しブログにでも書いてみようかなと思う。 BigQuery の話そのものも面白いが、個人的には Google のインフラが書籍『Google を支える技術』で解説されたものが "Big Data Stack 1.0" だとして、BigQuery は Big Data Stack 2.0 の上に構築されており
Googleの虎の子「BigQuery」をFluentdユーザーが使わない理由がなくなった理由 #gcpja - Qiita
「BigQueryは120億行を5秒でフルスキャン可能」は本当か？ 先日、kaheiさんがGoogle BigQuery（Googleクラウドの大規模クエリサービス）について、こんなエントリを書いていた。 とにかくパフォーマンスがすごい。（Fluentd Meetupでの）プレゼン中のデモで、ディスクに収められた5億件のデータをSQLでフルスキャンするのに3秒しかかからない。9億件のデータを正規表現を含んだSQLでスキャンしても、7秒で終わる（これ、記憶がちょっとあいまい。もう少しかかったかも）。これには驚いた。佐藤さんがGoogleに入社して一番驚いた技術が、一般公開される前のBigQueryだったと言っていたが、その気持ちはわかる。 From Fluentd Meetupに行ってきました これを読んだ時、BigQueryの検索スピードについてちょっと補足したくなった。確かにFluent
「Google アナリティクス」とビッグデータ分析基盤「BigQuery」が連携、どうなる？これからのウェブ解析
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
ApacheがGoogleのリアルタイムビッグデータツールDremelのオープンソースクローンDrillを
When Alex Ewing was a kid growing up in Purcell, Oklahoma, he knew how close he was to home based on which billboards he could see out the car window.…
BigQuery documentation | Google Cloud
Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. BigQuery is Google Cloud's fully managed, petabyte-scale, and cost-effective analytics data warehouse that lets you run analytics over vast amounts of data in near real time. With BigQuery, there's no infrastructure to set up or manage, letting you focus on finding meaningful insights using GoogleSQL and taking
グーグル、BigQueryを正式公開。SQLで大規模データに対して高速処理
BigQueryはカラム型データストアの一種で、テラバイトクラスの大規模データに対して大量の並列処理を行うことで高速に結果を得ることが可能。グーグル 佐藤一憲氏の発言によると、 OLAP/DWH/Data Miningで行われるようなread onlyのad hocクエリをきわめて高速（数秒〜数十秒）に実行します。 とのこと。 SQLによる問い合わせが可能 この高速性に加え、BigQueryではSQLを問い合わせ言語に使えるという点にも大きな特徴があります。数秒程度のレスポンスとSQL文による記述は、大規模データに対するアドホックな処理を行うのに適したサービスだといえるでしょう。 BigQueryのSQLの構文は「Query Reference」で解説されていますが、SELECT文にFROM、WHERE、JOIN、HAVING、GROUP BY、ORDER BY、LIMITなどが使えるため
ビッグデータの価格破壊？ Googleが「処理量100GB/月まで無料」の解析サービスBigQueryを提供開始 - ITジャーナリスト星暁雄の"情報論"ノート
情報と技術は未来をどう変えるのか──IT、スマートデバイス、ロボット、電子工作、メディアのアーキテクチャ Google勤務のKazunori SatoさんがGoogle+に簡潔な解説をポストしてくれています。 ポスト1 BigQueryが一般公開されました！数100億件の全検索が数十秒で完了する超並列クエリサービスで、MapReduceと並びGoogleの根幹を支える虎の子技術です。 Google BigQuery brings Big Data analytics to all businesses - Google Developers Blog ポスト2 BigQueryプチ解説：BigQueryはGoogle社内では「Dremel」と呼ばれる超並列クエリインフラを利用した一般向けサービスです。DremelはSybase IQやOracle Exadataと同様のColumar DB
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