BigQueryの新機能を使ってクエリ料金を1/1000にする - Kaizen Platform 開発者ブログ
こんにちは、エンジニアの大迫です。 Kaizen Platformでは、以前からGoogle BigQueryを利用して、ウェブサイトの行動ログや広告の配信レポートなど様々なデータを保存・活用できるような仕組みを整え、お客様のウェブサイトや広告クリエイティブの改善に取り組んできました。特にここ最近では、非エンジニア向けにBigQueryやSQLの社内勉強会が行われたり、 @ikedayu によりProduction以外のメンバーでも気軽にデータ分析ができる仕組みが作られたりして全社的にBigQueryの利用が広がっています。 その一方で、データを活用できる人が増えた結果として、BigQueryのクエリ料金も増えていく傾向になっています。 せっかくエンジニア以外でも分析できる仕組みがあるのに、クエリコストが気になってクエリ書くのが怖くなってしまってはもったいないので、こちらの記事にあるように
BigQueryで150万円溶かした人の顔 - Qiita
※ かなり前の記事ですが、未だに引用されるので一応追記しておきます。タイトルと画像がキャッチーなのはちょっと反省していますが、これを見てBigQuery使うのを躊躇している人は多分あまり内容を読んでいないので気にする必要はないです。自分は当時の会社でも今の会社でも個人でも普通にBigQuery使っていて解析用データなどはBigQueryに入れる設計をよくしています。また、アドベントカレンダーだったのでネタっぽく書きましたが事前に想定できる金額です。 ※ 代役：プロ生ちゃん（暮井 慧） 巷のBigQueryの噂と言えば「とにかく安い」「数億行フルスキャンしても早い」などなど。とりわけ料金に関しては保存しておくだけであれば無視できるほど安く、SQLに不慣れなプロデューサーがクエリを実行しても月数ドルで済むなど、賞賛すべき事例は枚挙に暇がありません。 しかし、使い方によってはかなり大きな金額を使
誰でも簡単に超高速なクエリができるBigQueryとは？
この2つの技術は、グーグル独自の技術というわけではない。しかし、ハードウェアから構築している、既存のグーグルのクラウド技術を活用し、パブリックなクラウドサービスとして提供可能なレベルの実装になっている点がGoogle BigQueryの強みとなっている。 BigQueryの特徴 他の類似サービスとの比較 巨大データを処理する技術としては、同じグーグルが使ってきたMapReduceというものがある。MapReduceとBigQueryを比べると、MapReduceが巨大なデータを安定的に処理できるプログラミングモデルであることに対し、BigQueryはアドホックにトライ＆エラーしながらクエリを実行するサービスであることが異なっている。 MapReduceは、非構造化データを、プログラミングモデルを通して扱うことができ、巨大なテーブルの結合や巨大な出力結果のエクスポートも可能である半面、処理時
ソフトウェアエンジニアだけでサービス運用できる環境を作って失業した話 - まいんだーのはてなブログ
はじめに このエントリは非常にポジティブで技術的なチャレンジに関するまとめであり求人エントリでもあります。 まとめ 昨年後半から、急成長するサービスを支えるため “どオンプレ” な環境で作ったサービスをクラウドに持っていく仕事をしていました。 クラウドのオイシイところを押さえられるよう作り変えをした結果として “Infrastructure as Code” を実践することになり、結果としてソフトウェアエンジニアだけですべてがコントロール出来る状態になり、インフラおじさん業が不要になりました。 そういった環境で働きたい "腕の立つITエンジニア(特にスマホとサーバサイド)" を募集しています。 発表資料&箇条書きで振り返る最近の動き AWS Casual Talks #3 https://github.com/myfinder/aws-casual-3/blob/master/slide.
BigQueryのハマらないためのメモ - Qiita
datasetIdは、数字から始めてはならない 2015/03時点 ドキュメントには書いておらずAPIも通ってしまうが、例えばTABLE_QUERY関数で認識しなくなる。 こんなエラー。 Error: Encountered "" at line 51, column 22. Was expecting one of: TABLE_QUERY関数では、STRING関数もCAST関数も認識しない。 datasetごと作り直すハメになる。 BigQuery APIはテストしづらい GAE SDKに用意されているようなstubがない。 クライアントの言語にPythonを選択するのは、間違い。 実行時に、やっとエラーを検出するような言語は向いていない。 JavaかGoで。 Output field used as input HttpError: <HttpError 400 when reque
Google BigQueryで今期アニメに関するツイートを分析するぞい！ - Qiita
BigQueryでアニメに関するツイートを分析する アニメツイートを記録したCSVをBigQueryに上げる データ形式を選択する CSV/JSON/AppEngine Backupが選べますが今回はCSVとします。 File Uploadでブラウザからファイルアップロード・・・といきたい所ですがファイルブラウザからのアップロードは10Mバイトに制限されています。 10Mバイト以上のファイルはGoogleのクラウドストレージにファイルをアップロードする必要があります。 Google Cloud Storage にデータを上げる Cloud StorageにBucketsを作成しファイルをアップロードします。 こちらではブラウザから10M以上のファイルのもアップロードできますが、数百Gバイトなどのでかいファイルはブラウザがタイムアウトなどを起こすのでGoogleの用意するツール(gsutil
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