Elastic MapReduceを使って、FluentdでS3上に格納した、Ltsv形式のNginxのアクセスログを解析してみたお話。 - Technofara
今回何故、Elastic MapReduce + S3 + Fluentd + nginxを調査したのか Mysqlとか、analyticsとか、そのほかで色々データは取っていってるのですが、 更に細かく解析するためには、ログレベルでの解析も必要になってくると思い調査し始めたのがきっかけです。 調べてみると、Redshift、Big Query、TreasureDataなど色々あるんですね、 でも今回は、Facebookで流れてきた記事に目がとまったので、まずはとElastic MapReduceの調査をしてみました。 構成としては、Elastic MapReduce + S3 + Fluentd + nginxでやってみます。 Nginxで書きだしたltsv形式のログが、fluentdでS3に転送されています AWS上で準備（Elastic MapReduce Job Flows作成）
Treasure Data - naoyaのはてなダイアリー
少し前にログの話を書いた http://d.hatena.ne.jp/naoya/20130219/1361262854 ときに、Treasure Data については後日にもう少し詳細に書くと言ったので書くとしよう。 近頃 Treasure Data (以下、時折 TD) という名前をちらほら聞いたことがある人は多いのではないかと思います。「ビッグデータのクラウドサービスである」とか「日本人が創業したシリコンバレーのベンチャー」、あるいは Yahoo! 創業者の Jerry Yang が投資したとか、Fluentd と何か関係があるといった文脈などなど。 けど、具体的に Treasure Data がどういうサービスで、どういう機能を持っていて、どんな場面で利用されるものなのかはまだあまり良く知られていないかもしれない･･･ようにも見える。今日はその辺から少し紹介していこうかなと思う。
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
