Using Apache Beam and Dataflow for processing clickstream from Google Tag Manager | Google Cloud Blog
{"event_datetime":"2020-11-16 22:59:59", "event": "view_item", "user_id": "UID00003", "client_id": "CID00003", "page":"/product-67890", "page_previous": "/category-tshirts", "ecommerce": { "items": [{ "item_name": "Donut Friday Scented T-Shirt", "item_id": "67890","price": 33.75, "item_brand": "Google", "item_category": "Apparel","item_category_2": "Mens", ...}]}} Now that we know where our clicks
Apache Beam (Dataflow) 実践入門【Python】 - Qiita
はじめに この記事は、Apache Beam Documentation の内容をベースとしています。 Apache Beam Python SDK でバッチ処理が可能なプログラムを実装し、Cloud Dataflow で実行する手順や方法をまとめています。また、Apache Beam の基本概念、テストや設計などについても少し触れています。 Apache Beam SDK 入門 Apache Beam SDK は、Java, Python, Go の中から選択することができ、以下のような分散処理の仕組みを単純化する機能を提供しています。 Pipeline：処理タスク全体（パイプライン）をカプセル化します。処理タスクには、入力データの読み取り、変換処理、および出力データの書き込み等が含まれます。 PCollection：分散処理対象のデータセットを表すオブジェクトです。通常は、外部のデータ
apache-beam-pythonを用いてGCP dataflowでmecabを使い形態素解析をする話 - Qiita
概要 BigQueryに保存されたtweetを形態素解析したい。BigQuery単体では形態素解析出来ないし、mecabの新語辞書を使ったりも出来ないのでdataflowを利用することで形態素解析を行う。 twitterでは、常に最新の言葉が使われる。そのためmecabの辞書は neologd を利用して最新の状態の言葉で形態素解析ができるようにする。 通常のdataflowのサンプルと異なるのはmecabで使う辞書ファイルをどのように配布するかという問題だ。今回は、パッケージ等は作らなず、インスタンスが生成された後、GCSにおいたmecabの辞書ファイルを読んでいる。 今回はtwitterで使われる人名は誰が多いのかをサンプルとして調べることにする。 shibacow@xxxx~$ mecab -d /usr/lib/x86_64-linux-gnu/mecab/dic/mecab-ip
Scala + Scio で Apache Beam あるいは Google Cloud Dataflow に入門する - ブログ・ア・ラ・クレーム
Apache Beam データに対する ETL 処理を、様々なランタイムで同じコードで実行できるようにするものです。 これは Google Cloud Dataflow のモデルを元に OSS 化されたもので、バッチ処理とストリーム処理を（ほぼ）同じコードで実装できたり、 Hadoop や Spark 、 Dataflow など複数の実行環境に対応していたりします。 標準では Java と Python 向けの SDK が用意されていますが、前者はシンタックスが独特であり後者はまだ機能が乏しく、発展途上感が否めない部分があります。 本記事では Java SDK をラップしつつ機能追加をされた、 Spotify 製ライブラリ Scio を使って Apache Beam による ETL 処理の実装に入門してみようと思います。 そもそも標準の SDK はどんな感じ？ 公式ページのドキュメント が
Big Data Processing at Spotify: The Road to Scio (Part 2) - Spotify Engineering
In this part we’ll take a closer look at Scio, including basic concepts, its unique features, and concrete use cases here at Spotify. Basic Concepts Scio is a Scala API for Apache Beam and Google Cloud Dataflow. It was designed as a thin wrapper on top of Beam’s Java SDK, while offering an easy way to build data pipelines in idiomatic Scala style. We drew most of our inspiration for the API from S
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
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
Try Spotify’s internal OS tool for media processing in Beam | Google Cloud Blog