Re:dash - Make Your Company Data Driven
Redash helps you make sense of your dataConnect and query your data sources, build dashboards to visualize data and share them with your company. “Redash is as essential as email to my company. We love data but accessing the data is a pain without Redash. Any company I go to, I get them hooked on Redash. It’s an easy sell :)” by Ben Dehghan, Co-Founder of Data Miner Read what our users say → Write
大規模データを確実にMySQL/Redshiftに入れる—Treasure Dataのクエリ結果書き出し機能の実装 - Qiita
こんにちは。古橋です。今日はいつものはてなブログから趣向を変えて、QiitaでTDアドベントカレンダー14日目の投稿です。 Hiveのクエリ結果をRDBに書き出したい MapReduceはメモリに収まりきらないデータをJOINしたり集計したりできる信頼性の高いアーキテクチャですが、どうしても1発のクエリを実行するのに時間がかかるので、人間がいじりながら使う可視化ツールに直接繋ぎ込むには向いていません。 そこで Prestoを使って集計する 方法もありますが、やはりMapReduceの方が向いているケースもあります。例えば、 Webサイトに一度は来てくれたのに、その後１週間アクセスのない人が、最後に見ていったページはどこだろう？ 過去にアイテムAを買った人が良く買っている別のアイテムは何だろう？ （バスケット分析のクエリ例） といった、巨大テーブル同士のJOINや自己結合が必要なケースは、や
これからAmazon Redshiftを始める技術者が注意すべき１１つのポイント ｜ DevelopersIO
更新版がこちらにありますので、こちらもぜひご覧ください。 これからAmazon Redshiftを始める技術者が注意すべき２２つのポイント Amazon Redshiftを使った実案件を経験してこれは注意したほうがいいなというポイントをまとめました。自分が経験した範囲で書いているので多少偏っているかもしれませんが、参考になれば幸いです。データウェアハウスって何？という方は以前入門記事を書きましたのでこちらの記事をご覧ください。 気軽に始めてみよう！クラウド時代のデータウェアハウス超入門 注意事項一覧 PostgreSQLと違う点に注意！ １件ずつINSERTするととても遅いので注意！ 主キー制約、一意制約、外部キー制約は違反してもエラーにならないので注意！ COPYコマンドは全件INSERTなので注意！ CSVでアップロードする場合の注意点！ サポートしているデータ型に注意！ エンコーディ
『Amazon Redshift チュートリアル: テーブル設計チューニング』を実践してみた | DevelopersIO
Amazon Redshiftに於いて『パフォーマンスチューニング』は重要なトピックの1つです。Redshiftクラスタを立ち上げて、データを投入して、実際使ってみたものの思ったような速度・レスポンスが返って来ない...という状況も時折遭遇する事と思います。 AWS公式ドキュメント(英語版)を漁ってみると、まさにその『パフォーマンスチューニング』に焦点を当てたチュートリアルが公開されているではありませんか！当エントリではそのドキュメントを参考にひと通り実践してみた内容をまとめてみました。各種手順を1エントリに集約したので超長いエントリとなってしまいましたが、その辺りは目を瞑りつつ実践内容を順を追ってご覧頂ければと思います。 Tutorial: Tuning Table Design - Amazon Redshift: 目次 1.テスト用データセットの作成 2.ベースラインを作るためのシス
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Amazon Redshiftによるビッグデータ分析環境の構築手順
