BigQueryのオンデマンドクエリの利用量にフタをする (上限を設ける) - G-gen Tech Blog
G-gen の杉村です。BigQuery のオンデマンドクエリの利用量にフタをする、つまりスキャンデータ量に上限を設けて突発課金を防止する工夫について紹介します。 はじめに 割り当て (Quota) の設定 Query usage per day 設定手順 割り当て画面へ遷移 対象の割り当てをフィルタ 編集ボタンをクリック 割り当てを設定 新しい割り当ての確認 動作確認 クエリのサイズ上限設定 クエリ単位での上限設定 設定手順 (コンソール) クエリ設定を開く 詳細オプションの設定 動作確認 設定手順 (bq コマンドライン) はじめに BigQuery の課金体系にはオンデマンドと Editions の2つから選択できます。前者はスキャンしたデータ量に応じた従量課金です。後者は確保するコンピュートリソースの量に応じた課金で、オートスケールの幅 (上限と下限) を設定できます。 Editi
BigQueryのストレージ料金プランを変更して、年間数千万円を節約する - ZOZO TECH BLOG
こんにちは、最近気になるニュースはサザエの学名が数年前に初めて命名されたこと1な、MLデータ部データ基盤ブロックの塩崎です。BigQueryのストレージに関する新料金プランが先日発表されたので、その検証をしました。我々の環境では年間で数千万円という費用削減を達成できることが分かりましたので、BigQueryに多くのデータを蓄積している会社は是非お試しください。 ストレージ費用の悩み データ基盤を長期間運用していると、データ量の増加が問題になることがしばしばあります。特にユーザーの行動ログやスタースキーマにおけるファクト系テーブルなどはデータがどんどん蓄積されます。古いデータを削除することでデータ量の増加を緩和できますが、それでもサービスの成長に伴いデータ量は増加する傾向になります。 BigQueryはコンピューティングとストレージが高度に分離されているので、初期のAmazon Redshi
BigQueryへMySQLやPostgreSQLから直接ニアリアルタイムでレプリケーション可能に。「Datastream for BigQuery」登場
BigQueryへMySQLやPostgreSQLから直接ニアリアルタイムでレプリケーション可能に。「Datastream for BigQuery」登場 Google Cloudは、BigQueryに対してMySQLやPostgreSQL、Oracle Databaseからニアリアルタイムで直接データのレプリケーションを可能にする新サービス「Datastream for BigQuery」をプレビューリリースしました。 オンプレミスやクラウドで稼働するMySQLやPostgreSQL、Oracle DatabaseでのOLTPによるデータ操作が、ETLツールなどを挟むことなくほぼリアルタイムでBigQueryに反映されるため、プライマリとなるデータベースのOLTP処理に負荷をかけることなく並行してBigQueryによる大規模データの分析処理が容易になります。 To stay compet
BigQueryでのデータ追記処理における冪等化の取り組み - ZOZO TECH BLOG
こんにちは、MA基盤チームの田島です。私達のチームではMAIL、LINE、PUSH通知といったユーザへの配信をしています。その中でもマス・セグメント配信という一斉に行う配信では、配信対象者のセグメント抽出にBigQueryを利用しています。また、配信前に必要なデータをBigQueryに連携しデータマートの集計をしたり、配信後には配信実績の登録などの更新処理をしています。 そのような処理を定期的に行っているため、ネットワークの問題やサーバーの不調などにより処理が途中で失敗することがあります。そこで、リトライを容易にするため、すべての処理を冪等にしました。今回その中でも、BigQueryの追記処理に絞ってどのように冪等化したのかについて紹介します。 目次 目次 マス・セグメント配信基盤の紹介 課題 冪等化 BigQuery追記処理に関する冪等化の取り組み 冪等にならないケース INSERT 初
Pythonのインデントは何が正解なのか、BigQueryで調べてみた - Qiita
これは誰が得をするのかわからないエントリーですが、コーヒーブレイクにどうぞ。 発端その1：Pythonのコードスタイル PythonのコードスタイルといえばPEP8が有名です。スタイルチェックにこれを利用している方も多いのではないでしょうか？こちらでは、インデントに半角スペース4つ使う事がルールとなっています。 Use 4 spaces per indentation level. さて、ところがこの半角スペース4つって、ちょっと幅を取りすぎな感じがしないでしょうか？でも天下のPEP8で規定されているので、勝手に数を減らすとPython警察が出動しそうです。ここはこちらの意見をサポートする事例が必要です。 Chromium Python Style Guideは、Chromium OSにコントリビュートするときに使われるスタイルガイドです。こちらのインデントはどうでしょうか？ Indent
TB越えのMySQL 巨大テーブルを 1日で BigQueryへLOADする | メルカリエンジニアリング
こんにちは!! 私はメルカリでSREをしている k-oguma ( ktykogm ) です。 ちょうど1年くらい前にジョインしました。 よろしくお願いします! 今日は、タイトルの件で対応した方法をご紹介したいと思います。 それはある日突然やってきた TL;DR BigQueryへLOADさせる方法を考える 初期の検討 見直し Embulk Embulk 説明 Digdag Digdag 説明 Digdag呼び出し処理 Dry-run いざ、実行 補足: もっと高速化させたいなら 終わったあとは 最後に 参考にしたURL それはある日突然やってきた ある日、ETL作業 (データ分析基盤運用)の依頼がUSチームからやってきました。 要件は次のようなものでした。 1.4TB サイズの MySQL innodb tableを1つをBigQueryに上げる 約1年分。期間指定。 期限数日、なる早
Bigquery | 日付・時間系のクエリまとめ ( query reference 日本語訳 ) - Qiita
CURRENT_DATE 現在の日付を返します。 フォーマットは 年-月-日 です。 Returns a human-readable string of the current date in the format %Y-%m-%d. 結果: 2013-02-01 CURRENT_TIME サーバーの現在時刻を、読みやすい形で返します。 フォーマットは 時-分-秒 の形です。 Returns a human-readable string of the server's current time in the format %H:%M:%S. 結果: 01:32:56 CURRENT_TIMESTAMP サーバーの現在時刻を、タイムスタンプで返します。 フォーマットは 年-月-日 時:分:秒 です。 Returns a TIMESTAMP data type of the server'
83億レコードを移行し、日々2,500万レコードのアクセスログをBigQueryに記録している話（インフラ編） - Money Forward Developers Blog
こんにちは。 インフラエンジニアの村上です。 マネーフォワードのインフラチームは、サービスに関わるインフラから、自社の作業環境、開発環境、さらにはサービスのインフラの中でも物理的なものからOS・ミドルウェア・アプリケーションのメンテナンス・ビルド・リリース・運用まで幅広く関与しています。 今回はGoogle Cloud PlatformのBigQueryを活用してアクセスログの分析環境を構築した時の話を紹介します。 この記事に書かれる事 データ分析基盤としてBigQueryを使用した話と データ量を例示しながら使用を開始した時のトラブルシュートとパフォーマンスについて紹介する。 データ移行のコツもうまく含めながら書いていく。 BigQueryを採用した訳 マネーフォワードの家計簿は350万人以上のお客様に利用いただき、 アクセスログは日々2.500万件程度増えております。 サービス開始から
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BigQuery で WHEN CASE 文が書けない時の対処法 - Qiita
BigQuery COALESCE/IFNULL type mismatch with literals