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![初めてのAWK 使い方と使用例 56選 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/37ab1a8c79225f8f869de4954a36278edfc03fb5/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JUU1JTg4JTlEJUUzJTgyJTgxJUUzJTgxJUE2JUUzJTgxJUFFQVdLJTIwJUU0JUJEJUJGJUUzJTgxJTg0JUU2JTk2JUI5JUUzJTgxJUE4JUU0JUJEJUJGJUU3JTk0JUE4JUU0JUJFJThCJTIwNTYlRTklODElQjgmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3AmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZzPWIwZDVjMDNlMjAwMGYzZjdmNDBiZTY0ZDA3NjFmNjJk%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBha2tpanAmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTUzYTIyZWIwYjQyYjBmOWNlNDMxNmZlZjc0NWYxZTUw%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Da2f54399227e83408eec8d9b70b0a8c5)
毎度お馴染み流浪の動かしてみた & C 芸人の Fujimura です。 AWS lambda の実行環境について、いろいろと調べたい時にその都度、情報出力用のコードをビルド → アップロードするのは非効率だと思っていたところ、lambda で動作する擬似的な shell にさまざまなコマンドを渡すことで効率よく調査したりすることができる lambdash というスクリプトを見つけたため、紹介したいと思います。 インストール $ git clone https://github.com/alestic/lambdash $ ./lambdash-install $ export LAMBDASH_FUNCTION=lambdash-function-XXXXXXXXXXXX lambdash-install では aws コマンドから渡された文字列をコマンドとして実行するハンドラを CFn
AWS re:Invent 2015は全日程が終了し、日本からの参加者も帰国の途に着き、今頃は3連休の最終日、ゆっくり体を休めている頃でしょうか。私はと言うと、この後10/19〜23とTableau Conference 2015(こちらも開催地はラスベガス!)に参加するため、弊社代表兼AWSコミュニティヒーローのBOSSと米国サンフランシスコに滞在しております。(※この辺りの詳細についてはまたいずれ...) さて、当レポートではAmazon Redshift Deep Diveのセッションをレポートして行きたいと思います。Amazon Redshiftも新機能が色々と追加されており、"最新版のベストプラクティス"も情報をアップデートして行かなければなりません。これまでの情報整理も兼ねてその内容についてレポートして行きたいと思います。 当セッションについては既にスライド資料がSlidesh
AWS Lambdaを新機能バージョニングとエイリアスでBlue-Green Deploymentする #reinvent これまで AWS Lambda をデプロイするときは、新しいコードをアップロードし、バグっていた時は、もともと動いていたコードをアップロードし直すというカウボーイ運用でした。 先日の re:invent 2015 では AWS Lambda にバージョニング機能とエイリアス機能が追加されました。 この2つの機能を組み合わせることで Lambda 関数のリリースやロールバックを簡単にする Blue-Green Deployment が可能になりました。 デプロイサイクル 本番向け Lambda 関数にエイリアス(PROD)を設定し、他のアプリケーションは常にこのエイリアスを参照するようにしておくと Lambda 関数のコード(=バージョン)を気にすることなく、常に本番向
ども、大瀧です。 昨日、Amazon Kinesisのアップデートがありレコードにタイムスタンプ属性が追加されました。 Amazon Kinesis Server-side Timestamp レコードのApproximateArrivalTimestamp属性にKinesisがレコードを受信したおおよその時刻がUNIXタイムスタンプの形式で含まれます。AWS CLIでGetRecordsをコールしてみました。 $ aws kinesis get-shard-iterator --stream-name OtakiTest --shard-id shardId-000000000000 --shard-iterator-type TRIM_HORIZON XXXXXXXXXX $ aws kinesis get-records --shard-iterator XXXXXXXXXX { "
いい感じのスライド、作るのむずいので、「Azusa Colors」っていうKeynoteテンプレートを作った。下記のサイトからダウンロードできる。 Azusa Colors - 大体いい感じになるKeynoteテンプレート解説 デモも兼ねた解説スライドを作った。 Introducing Azusa Colors Keynote Template // Speaker DeckAzusa ColorsとはAzusa Colorsとは、大体いい感じになるKeynoteテンプレート「Azusa」に、新しいカラーバリエーションを加えたもの。 Azusaとは僕が1年前に作ったKeynoteテンプレートで、「SpeakerDeckにある “なんとなくいい感じのスライド” は大体1ページあたり3色以内で構成されている」という法則にもとづき作成した。 使われている様子を観察すると、主にエンジニアの勉強会や
東京リージョンでのリリースが待ち遠しいAWS Lambda。既にバリバリに活用されている方もいれば、夏に向けて絶賛勉強中の方もいらっしゃるかと思います。 そんな皆様に向けて、今回はAWS Lambdaそのものの機能ではなく、AWS Lambdaファンクションの開発ワークフローに関するお話をお届けします。 今回のスコープ(=AWS Lambdaファンクションのデプロイ) 開発ワークフローとか大げさなことを言いましたが、今回のスコープはAWS Lambdaファンクションのデプロイの部分です。 AWS Lambdaファンクションのデプロイは、AWS Lambdaファンクション本体(index.jsなど)と、AWS Lambdaファンクションで利用するnode.jsパッケージ等のファイル群一式をZIP化してアップロード、 というやり方が基本です。(ランタイムがnode.jsの場合はManageme
You can use Lambda to process event notifications from Amazon Simple Storage Service. Amazon S3 can send an event to a Lambda function when an object is created or deleted. You configure notification settings on a bucket, and grant Amazon S3 permission to invoke a function on the function's resource-based permissions policy. If your Lambda function uses the same bucket that triggers it, it could c
I'm writing an AWS Lambda execution script in node.js that responds to an S3 put event (log files), reads the file and inserts into a Postgres table via the COPY command. It appears that everything except writing to the database (logToPostgres in the script below) is working as expected. Some notes: I've removed the part where it checks to verify that it's an S3 put event, and other error handling
Amazon SageMaker Geospatial Capabilities Now Generally Available with Security Updates and More Use Case Samples At AWS re:Invent 2022, we previewed Amazon SageMaker geospatial capabilities, allowing data scientists and machine learning (ML) engineers to build, train, and deploy ML models using geospatial data. Geospatial ML with Amazon SageMaker supports access to readily available geospatial dat
はじめに カタカタカタカタ できたできた!さぁ動かすぞっていうときのUnknownHost・・・・ またか・・・とため息をつきながらぐぐる 設定する 1へ戻る プロキシが憎い! だけど、頑張ってくぐらないといけない!そんなあなたの為のプロキシ設定まとめです。私が良く使うものを随時更新していきます。 追加して欲しいものがあればコメントいただければ追加しますので編集リクエストください。 尚以下のような記述はご自分の環境に合わせて変更をお願いします。 環境 Windows,CentOSを前提としています。 Ubuntuは会社ではあまり使わないので・・・ ブラウザ 書かなくてもいい気がしたが一応書いておく。社内サーバ系は除外リストに入れとこ。 IE インターネットオプション ⇒ 接続 ⇒ LANの設定 Chrome Chromeのプロキシ設定はIEの設定を見ます。Chromeから開く場合は以下の手
シェルスクリプト内で実行した cd コマンドをターミナルに反映させたい。シェルスクリプト内でふつうに cd しても、子プロセスで cd するだけ。exec cd すればいいだろうと思ったのですがうまくゆかず、はてな人力検索で質問しました。そこで、a-kuma3 さんという方に、最後に exec /bin/bash すればよい という、目から鱗なアイディアを教わったので、自慢しておきます。 シェルスクリプト内で実行した cd コマンドをターミナルに反映させたい - 人力検索はてな 検証/理解の確認として、ターミナルで echo $$ し、次のスクリプト dummy.sh を実行し、再度ターミナルで echo $$ してみました。いうなれば、ターミナルで直接向き合っているカレントプロセスをシェルスクリプトのプロセスに差し替える技。なるほど。感動しました。 #!/bin/bash cd /tmp
はじめに 2015年05月11日にAmazon Redshift の Interleaved Sorting機能のリリースが発表されました。 データ分析では複数の分析軸によるデータディスカバリーが求められますので、DWHは高速に異なるカラムの検索や集計が必要とされます。既存のソートキー(COMPOUND SORTKEY)は、ソートキーの定義に無いカラムでは全てのブロックのスキャンが発生するので相対的に早くないという課題がありました。今回の Interleaved Sortingのリリースによって、ソートキーに指定した複数のカラムに対して、クエリーのフィルタを柔軟かつ高速に行えるようになりました。 昨年のre:invent2014のSDD414 - Amazon Redshift Deep Dive and What’s Next の "Multidementional indexing w
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