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『@hiro_koba_jpのマイページ - Qiita』

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  • なぜETLではなくELTが流行ってきたのか - Qiita

    229 users

    qiita.com/hiro_koba_jp

    概要 troccoの生みの親で、現プロダクト責任者をしている @hiro_koba_jp です。 troccoアドベントカレンダー2022の1記事目書いていきます!(みんなも参加してね) データ分析やデータエンジニアリングにおいてETL(Extract Transform Load)という言葉を耳にしたことがある方は多いのではないでしょうか? 一方、「ETLではなくELT(音楽グループではない)が主流になりつつある」といったような論調も増えてきました。 この記事では、ETLとELTの違いや、なぜELTにシフトしつつあるのか、この先どうなるのか(予想)について、私なりの見解を書いてみようと思います。 一昔前まではETLパターンが多かった Redshiftが登場した2013年頃、人々はデータレイク層はS3上で構築し、データウェアハウス層〜データマート層はRedshift上に組む人が多かったよう

    • テクノロジー
    • 2022/12/05 12:20
    • データ
    • あとで読む
    • BigQuery
    • データ分析
    • ELT
    • ETL
    • architecture
    • SQL
    • CPU
    • MySQLのデータをCDC形式で転送し、BigQueryに統合する - Qiita

      5 users

      qiita.com/hiro_koba_jp

      ※1 INSERT,DELETE,DDL文については1行文、UPDATE文については更新前後の2行分 troccoでCDC転送を行う際には ①troccoがMySQLのbinlogをBigQuery上に転送 ②binlogのデータから重複を排除し、それぞれのレコードの最新のレコードの集合を作成 ③↑の集合を現在のBigQueryテーブルとマージし、マージ後のテーブルで置換する という手順を踏んでいます。 CDC転送の詳細な手順についてはこちらのドキュメントの「テクニカルオーバービュー」の項をご参照ください。 2-1. MySQLのパラメータ設定 troccoのドキュメントを参照しつつ、MySQLのパラメータ設定を行います。 binlogの設定を反映させるためにはDBの再起動が必要です。 DBを再起動して次のステップに進みます。 2-2. MySQLの権限設定 troccoのドキュメントを参

      • テクノロジー
      • 2021/11/02 18:10
      • あとで読む
      • AWSでデプロイとスケーリングを自動化する方法まとめ - Qiita

        5 users

        qiita.com/hiro_koba_jp

        概要 AWSではアプリケーションのデプロイや、システムのスケーリングを自動化することができます。 しかしそれらを実現しようとすると、似たようなサービスの中から用途に合ったものを選ぶ事になると思います。 今回は選択肢となり得るサービスを挙げて、それぞれの出来る事、出来ない事をベースに比較していこうと思います。 比較の軸 以下のように、評価軸を設けました。 サービスの機構として提供されているものは◯とします。 機構として提供されているが、使い難いものは△とします。(例: AWS CLIを利用した場合のみ利用可能など) 機構としては提供されていないが、別の機構などを組み合わせることで容易に実現可能なら△とします。 別の機構などを組み合わせても辛い場合や、実現不可能なら×とします。 デプロイ自動化 まずはアプリケーションのデプロイを自動化するサービスの比較を行います。 以下の4つの選択肢があります

        • テクノロジー
        • 2018/03/30 13:09
        • AWS
        • あとで読む
        • Superset vs Redash - Qiita

          3 users

          qiita.com/hiro_koba_jp

          こんにちは。リブセンスで分析基盤エンジニアをやっている @hiro-koba と申します。 この記事はLivesense Advent Calendar 2016 その3の11日目となっています。 弊社Advent Calendarはその3以外にその1、その2もございますので、併せてご覧くださいませ。 はじめに 弊社では分析基盤を自社開発しており、サイト上の行動データを、コンバージョンデータや属性データ等と紐付けて分析可能な環境を持っております。 そこで貯まったデータを利用し、以下のような用途で使用しております。 KPIモニタリング 流入数・CV数などの達成状況把握 異常値の発見 探索的分析 サイト上等に問題があった場合、ユーザーのPV単位まで遡って調査 レコメンデーション 行動ベースでの求人レコメンド 特に1のような用途において、「ダッシュボードツール」と呼ばれる、データをグラフなどで可

          • テクノロジー
          • 2018/02/22 18:32
          • Superset
          • Redash
          • memo

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