なぜ Infra Study Meetup運営は配信トラブルを引き起こしてしまったのか
こんにちは。Infra Study Meetup 運営の重本です。先日 4月24日（金）夜に開催したオンライン勉強会「Infra Study Meetup #1『Infrastructure as Code』」において配信トラブルが発生し、ライブ配信開始から45分にわたり1000名を超える参加者に多大なるご不便をお掛けしてしまいました。本記事では、今回のトラブルの原因およびリカバリー方法、再発防止策についてまとめ公開いたします。 概要 本勉強会は2020年4月24日(金) 19:25より、YouTube Live を用いてオンラインで開催しました。 発表者には Zoom ミーティングを用いて画面共有および発表していただき、その様子を配信ソフトを介した上で YouTube Live で配信するという構成です。 配信開始直後の19:25〜19:35の間、YouTube Liveでのライブ視聴が
【一目でわかる】本日72人、東京都の新型コロナ感染者数は減っているのか？7日間移動平均で確認 | 藤井あきらブログ| 東京都議会議員
ホーム > 藤井あきらブログ > COVID19（新型コロナウイルス） > 【一目でわかる】本日72人、東京都の新型コロナ感染者数は減っているのか？7日間移動平均で確認 こんにちは、東京都議会議員（府中市選出）の藤井あきらです。 本日4月26日（日）の東京都の新型コロナウイルスの新規感染者は72人、13日ぶりに100人を下回りました。 ●東京都 新たに72人感染確認 13日ぶり100人下回る 新型コロナ（NHK、2020年4月26日 18時59分） まだまだ、決して楽観視や油断はできませんが、皆様が自粛を続けてくれた結果、良い傾向が出てきたのだと思います。 ご協力誠にありがとうございます。 東京都では、今年のGWは「ステイホーム週間」として外出の自粛を呼びかけ、スーパーなどの人出も減っているようです。 新型コロナの状況を一緒に乗り切っていきましょう。 一方で、感染者が減少しているのは、PC
ウシガエル - Wikipedia
ウシガエルの若い個体 ウシガエル (牛蛙、Lithobates catesbeianus) は、無尾目アカガエル科アメリカアカガエル属に分類されるカエル。北米原産。 分布[編集] アメリカ合衆国東部・中部、カナダ南東部、メキシコ北東部に自然分布する[4]。 模式標本の産地はチャールストン周辺（サウスカロライナ州）[2]。日本（北海道、本州、四国、九州、南西諸島）、大韓民国、台湾、アメリカ合衆国領プエルトリコ、ヨーロッパ（イタリア、オランダ、フランスなど）、キューバ、メキシコ、タイ、マレーシアに外来種として定着している[5]。 形態[編集] 体長11 - 18センチメートル[3]。体重500-600グラムほど。 頭部の幅は、頭長よりも長い[3]。後肢の水かきは非常に発達する[3]。 オスの背面は暗緑色で、淡黒色の斑紋がまばらにある。メスの背面は褐色で、斑紋がオスよりも多い。雌雄ともに腹面は白
Amazon Athena のパフォーマンスチューニング Tips トップ 10 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Athena のパフォーマンスチューニング Tips トップ 10 2020/10/13 に、原文の更新に合わせて最新のバージョンにアップデートしました Amazon Athena は、S3 に保存されたデータに対して標準 SQL で簡単に分析を行える、インタラクティブクエリサービスです。Athena はサーバーレスのためインフラ管理の必要がなく、また実行したクエリのぶんだけ料金を支払うかたちになります。Athena は簡単に使えます。Amazon S3 上のデータに対してスキーマを定義し、標準 SQL でクエリを投げるだけです。 このブログポストでは、クエリパフォーマンスを改善するための 10 個の Tips をご紹介します。Tips には、Amazon S3 に置かれたデータに関するものと、クエリチューニングに関するものがあ
[レポート] (ANT307) Athena deep dive #reinvent2019 | DevelopersIO
こんにちは！DA事業本部の石川です！ 本記事はAWS re:Invent 2019のセッション「(ANT307) Athena deep dive」のレポートです。Amazon Athenaの最新機能の紹介になります。 セッション概要 Amazon Athena is an interactive query service that makes it easy to analyze data in Amazon S3 using standard SQL. Athena is serverless, so there is no infrastructure to manage, and you pay only for the queries that you run. Learn how customers are using Athena to query their data l
![[レポート] (ANT307) Athena deep dive #reinvent2019 | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9419c6cf4ac1d0e1323fa1560dfc995d191622f5/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F12%2Freinvent2019_report_eyecatch.jpg)
Black Beltオンラインセミナー「Amazon Athena」レポート | DevelopersIO
こんにちは、虎塚です。 2017年3月1日(水)のBlack Beltオンラインセミナーを受講したので、レポートします。今回のテーマは、Amazon Athenaです。 講師は、アマゾンウェブサービスジャパン株式会社のソリューションアーキテクト、志村誠さんでした。 Amazon Athena概要 Amazon Athenaは、一言でいうと、S3上のデータに標準SQLでインタラクティブなクエリを投げて、データ分析ができるサービス。 2016年11月に開催されたre:Invent 2016で発表された。現時点では、バージニア北部、オレゴン、オハイオリージョンで利用できる。 Amazon Athena – Amazon S3上のデータに対話的にSQLクエリを | Amazon Web Services ブログ 内部では、分散クエリエンジンのPrestoと、Hive Metastore互換のデータ
Partitioning data in Athena - Amazon Athena
By partitioning your data, you can restrict the amount of data scanned by each query, thus improving performance and reducing cost. You can partition your data by any key. A common practice is to partition the data based on time, often leading to a multi-level partitioning scheme. For example, a customer who has data coming in every hour might decide to partition by year, month, date, and hour. An
Athena で空の TIMESTAMP クエリ結果をトラブルシューティング
簡単な説明 TIMESTAMP データの形式が正しくない可能性があります。Athena では、以下のように Java の TIMESTAMP 形式が必須になります。 YYYY-MM-DD HH:MM:SS.fffffffff TIMESTAMP データを正しい形式に変更するには、次の手順に従ってください。 列を STRING として定義します。 Presto の日付と時刻の関数を使用して、列を DATE または TIMESTAMP としてクエリ内に読み取ります。 解決方法 列を STRING として定義する 以下のようなコマンドを使用します。 CREATE EXTERNAL TABLE 'test' ('ts' STRING) ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe' LOCATION 's3
Amazon Athena のデータ型 - Amazon Athena
CREATE TABLE を実行するときは、列名と、各列に含めることができるデータ型を指定します。作成するテーブルは、AWS Glue Data Catalog に保存されます。 他のクエリエンジンとの相互運用性を促進するため、Athena は CREATE TABLE などの DDL ステートメントに Apache Hive データ型名を使用します。SELECT、CTAS、および INSERT INTO などの DML クエリの場合、Athena は Trino データ型名を使用します。以下の表は、Athena でサポートされるデータ型を示しています。DDL 型と DML 型が名前、可用性、構文といった点で異なる場合は、個別の列に表示されます。
DataGripからJDBC経由でAthenaを利用する - Qiita
Amazon AthenaにはAWSのマネージメントコンソールから、SQL実装＆クエリログ保存ができるUIが提供されており、便利に使えます。 ちょっとした調査や分析であればこれで十分なのですが、ローカルのDB統合環境からつなげるとより捗りそうです。 もともと、SQL Serverを扱う際にSQL Operation Studioを使っていたのですが、UIや動作でつらみが結構あり、DataGripに切り替えたところ劇的に改善されたので、その流れで今度はログ調査でよく利用しているAthenaの接続を試みることにしました。 Athenaにローカル接続できる専用ツールは見つからない GUIの専用ツールは見つけられず（2018/11/15時点）。あったら使ってみたい Athena用のJDBCドライバが公式に配布されている AWSからJDBCドライバが提供されており、これを使えばツールからの接続ができ
料金 - Amazon Athena | AWS
Athena は、Amazon S3 から直接データをクエリ処理します。Athena によるデータのクエリ処理に対する追加のストレージ料金は発生しません。ストレージ、リクエスト、データ転送に対して S3 の標準料金が発生します。デフォルトでは、クエリ結果は選択した S3 バケットに保存され、S3 の標準料金が課金されます。 ワークロードがデータの読み取り、保存、転送を行う際に、S3 によって課金されます。 これには、成功したクエリと失敗したクエリが含まれます。デフォルトでは、SQL のクエリ結果と Spark の計算結果は任意の S3 バケットに保存され、標準の S3 レートで課金されます。詳細については、Amazon S3 の料金をご覧ください。 Athena で AWS Glue データカタログを使用する場合は、標準のデータカタログのレートで課金されます。詳細については、AWS Glu
FlutterのBLoCパターンをAngularで理解する - 余白
この記事ではAngularDart/Flutterの文脈で新しいコンポーネント設計パターンとして広まりつつあるBLoCパターンを、Angularの語彙で理解し、実装する方法を紹介する。 BLoCパターンとは BLoCとは、Business Logic Componentの略である。 BLoCを使ったアプリケーションの実装パターンをBLoCパターンと呼ぶ。 まず誤解を招きそうなポイントとして、この"Component"はReactやAngularなどでいうところのビューを構築する"コンポーネント"ではない。 一般的な単語としての、アプリケーションを構成するひとかたまりの要素という意味の"Component"なので誤解しないこと。 対比するレベルとしては、"UI Component" vs "Business Logic Component"のようになる。 BLoCは複数の環境向けにアプリケー
AWS Athena + QuickSightでS3に蓄積されたCSVデータを可視化 - Qiita
やりたい事 サービスの統計情報を取得するために、データベースの登録状況をバッチ処理でCSVに落として保存している運用をされている方は結構いらっしゃるのではと思います。そのS3データを簡単に可視化する方法として、AWS AthenaとQuickSightを利用してみました。 Amazon S3 内のデータを標準 SQL を使用して簡単に分析できるようになります。Athenaを利用の流れは以下のような形になります。 1.S3にバケットを作成して、分析したいCSVファイルを置く 2.AWS Athenaのコンソールでデータベースの作成 3.AWS Athenaのコンソールでテーブルを作成する 4.作成したデータベースに対して、SQLのクエリを発行して必要な情報のみ取得する。 SQLのクエリはPresto 0.172 に基づいていますので、通常のSQL文とは差分がありますので、注意が必要です。 h
ABC予想 - Wikipedia
を満たす、互いに素な自然数の組 (a, b, c) に対し、積 abc の互いに異なる素因数の積を d と表す。このとき、任意の ε > 0 に対して、 ABC予想（エービーシーよそう、英語: abc conjecture）は、1985年にジョゼフ・オステルレとデイヴィッド・マッサーにより提起された数論の予想である。オステルレ＝マッサー予想（英語: Oesterlé–Masser conjecture）とも呼ばれる[1][2]。 これは多項式に関するメーソン・ストーサーズの定理の整数における類似であり、互いに素でありかつ a + b = c を満たすような3つの自然数（この予想に呼び方を合わせると）a, b, c の和と積の関係について述べている[3][4]。 ABC予想は、この予想から数々の興味深い結果が得られることから有名になった。数論における数多の有名な予想や定理がABC予想から直ち
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