[B! TreasureData] nobusueのブックマーク

トレジャーデータのバッチクエリとアドホッククエリを理解する

トレジャーデータのバッチクエリ，アドホッククエリの紹介です。ケースや可視化ツールに応じて柔軟に使い分けることが肝要です。

nobusue 2014/09/07

TreasureData

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fluentdでネストされたデータを扱いやすくする方法 | nagaseyasuhito Daily works.

前回の記事でJMXのメトリクスをfluentd経由で蓄積する方法を書きましたが、殆どの場合JMXのメトリクスは深い入れ子構造になっています。 $ curl -X POST -d '{"type":"read","mbean":"java.lang:type=Memory"}' http://localhost:8778/jolokia/ | python -mjson.tool { "request": { "mbean": "java.lang:type=Memory", "type": "read" }, "status": 200, "timestamp": 1389278295, "value": { "HeapM emoryUsage": { "committed": 133054464, "init": 16432320, "max": 518979584, "used": 67

nobusue 2014/08/19

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Treasure Data Service と Redshift のハイブリッドアーキテクチャ - トレジャーデータ（Treasure Data）ブログ

*トレジャーデータはデータ収集、保存、分析のためのエンドツーエンドでサポートされたクラウドサービスです。 Treasure Data Service はそれ自身がデータの収集から可視化までの一気通貫したサービスですが，他の様々なサービスと連携することによって各々の分析ニーズにマッチしたアーキテクチャを構成することができます。今回は Amazon Redshift とのハイブリッドアーキテクチャ等の具体的なケースを見て，視野を広めていきましょう。バッチ処理 Treasure Data Service は標準ではHiveQLによってクラウドストレージに集計処理を実行することができるのですがこれはいわゆる「バッチ処理」という分類で，スケジューリングされたクエリが定時的にバックエンドで集計されるものです。以前紹介したダッシュボード（上図）：MetricInsights などでは独立したウィジェ

nobusue 2014/05/14

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Treasure Data - naoyaのはてなダイアリー

少し前にログの話を書いた http://d.hatena.ne.jp/naoya/20130219/1361262854 ときに、Treasure Data については後日にもう少し詳細に書くと言ったので書くとしよう。近頃 Treasure Data (以下、時折 TD) という名前をちらほら聞いたことがある人は多いのではないかと思います。「ビッグデータのクラウドサービスである」とか「日本人が創業したシリコンバレーのベンチャー」、あるいは Yahoo! 創業者の Jerry Yang が投資したとか、Fluentd と何か関係があるといった文脈などなど。けど、具体的に Treasure Data がどういうサービスで、どういう機能を持っていて、どんな場面で利用されるものなのかはまだあまり良く知られていないかもしれない･･･ようにも見える。今日はその辺から少し紹介していこうかなと思う。