EmbulkをJavaに組み込んで実行する - Qiita
こちらのIssueで紹介されている通りです。 https://github.com/embulk/embulk/issues/421 （Issueだとあんまり気付かれないので、Issueと内容は同じですが、qiitaでのシェアを目的としてます。） EmbulkEmbedというクラスを呼び出して、下記にようにすればJavaからEmbulkを実行できます。 EmbulkのJarはhttps://dl.bintray.com/embulk/maven/とかから最新版をダウンロードすると良いと思います。 import java.io.File; import org.embulk.EmbulkEmbed; import org.embulk.EmbulkEmbed.Bootstrap; import org.embulk.config.ConfigLoader; import org.embulk
TreasureDataとPandasとJupyterでインタラクティブにデータを可視化する。 - Qiita
サインアップ こちらのページからサインアップを行います。現在のところ、14日間のトライアル期間があるため、その間はPrestoを利用することが可能です。 Pandasは、公式から引用すると、下記みたいな感じのツールです。 pandas is an open source, BSD-licensed library providing high-performance, easy-to-use data structures and data analysis tools for the Python programming language. Pythonのインストール Ubuntu14.04ではPython3.4が入っているが、python3がエイリアスになっていたりして、面倒なので、pyenvで環境構築を行います。 参考: http://qiita.com/akito1986/item
pandas-td0.8.0にmagic functionが導入されてもっと便利になったよ！ - Qiita
pandas-tdにmagic functionが導入されてもっと便利になったよ！という話を書きます。 pandasとかが何かという話はこちらのTreasureDataとPandasとJupyterでインタラクティブにデータを可視化する。を見てね。 けれどもpandasを簡単にいうと、統計分析とかができるライブラリなんだけど、いろんなデータソースへ接続するためのインタフェースにできて、便利なのです。 個人的なユースケースとしては、お客さんの問い合わせがあったら、TD上のログとかRDBとかから必要な情報をとってきてくっつけたりしてます。あとはその調査した結果をjupyterを使っているので、githubで簡単に共有できるようにしてます。 そして、今回pandas-td 0.8から導入されたmagic functionは、事前に関数を作っておくと、%,%%だけでその関数を呼び出せるという機能で
Re:dashをつかって、Prestogres経由でTreasureDataにクエリを投げる。 - Qiita
NOTE: 現在はこちらをご利用ください。http://qiita.com/toru-takahashi/items/9f1f425a1474d1f2c6da Re:dashとは、Open Source Data Collaboration and Visualization Platformらしいです。 クエリを登録していろんなデータソースからデータを取得して可視化できるダッシュボードにできるオープンソースです。 データソースとしては、今の所下記があり、今どきのデータ分析エンジンは、可視化エンジンはついてないので、嬉しいですね。 PostgreSQL / Redshift MySQL Graphite Google BigQuery MongoDB URL Script セットアップ Google Compute EngineとAWSのテンプレートがありますが、今回はgithub上にある
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
