Apache SupersetでAmazon Athenaのクエリ結果をビジュアライズする | DevelopersIO
お試し環境であればどのサンプルを使っても問題ないかと思います。実運用環境では、数十分〜数時間の長時間のクエリを実行するケースも想定し、ワーカーを使って非同期にクエリを処理する構成にするのがよいかと思います。 ちなみにメッセージキューにはRabbitMQやAmazon SQS、クエリ結果の保存先にはAmazon S3やMemcachedも使えるようなので、別の機会に試してみたいと思います。 ディレクトリ構成 . ├── docker-compose.yml ├── postgres ├── redis └── superset └── superset_config.py 「postgres」、「redis」、「superset」ディレクトリを用意しコンテナからマウントします。 「postgres」、「redis」にはそれぞれのDBファイルを格納します。 「superset」にはSupers
Amazon AVS開発キット「Conexant AudioSmart™ 4-Mic Development Kit」でAlexaのプロトタイプを作ってみる | DevelopersIO
Amazon AVS開発キット「Conexant AudioSmart™ 4-Mic Development Kit」でAlexaのプロトタイプを作ってみる いまだにEcho/Echo Dotの招待が来ません。すでに多くの人が試しているのに、この祭りに参加できないのはちょっと悔しいですね。そこで自前でAVS対応デバイスのプロトタイプを作成できる開発キット「Conexant AudioSmart™ 4-Mic Development Kit for Amazon AVS」を入手し、実際に試してみたのでレポートします。 先週木曜にArrow Electronicsに注文したところ、即日発送で三日後の月曜に到着しました。FedexのPriorityは迅速でした。 AVSの開発キットについては、すでに先日Microsemiのキットを市田がレポートしておりますが、今回は違うメーカーのものとなります。
Amazon AppStream2.0を使ってみた | DevelopersIO
こんにちは。池田です。暴風雪に見舞われている中、年越しに向けた買い置きミッションをこなしてきたのですが一夜明けると快晴でした。 はじめに 2013年にリリースされていたAppStreamですが、2016年にAppStream2.0へバージョンアップされています。 2017年のre:Inventでは【レポート】教育現場で使われるAmazon WorkSpacesとAmazon AppStream 2.0 #reinvent #WPS207にあるように、教育現場での使われ方が紹介されており興味が湧きましたので、やってみたことをご紹介しようと思います。 なお、初めてAppStream2.0を利用するにあたり下記の記事を参考にしました。 ・【速報】Amazon AppStreamがデスクトップアプリケーション配信サービスになって帰ってきた #reinvent ・「AWS Black Belt Te
[イベントレポート] 「SWWDC(仙台iOS開発者コミュニティ)-34 反省したり振り返ったりするプレゼン会」に参加してきました！ #iosendai #swwdc | DevelopersIO
[イベントレポート] 「SWWDC(仙台iOS開発者コミュニティ)-34 反省したり振り返ったりするプレゼン会」に参加してきました！ #iosendai #swwdc はじめに こんぬづは、わざわざ勉強会に外付けの分割キーボードを持ってドヤリングした田中です。持ち運びがめんどくさかった！そして茶軸がうるさくて迷惑をかけました。ごめんなさい。 分割キーボードを使いこなす @ktanaka117 。 #iosendai pic.twitter.com/yBqEF1KxUh — YAMAMOTO Masaki (@nnasaki) 2017年12月26日 さて今回の記事は、昨日開催された、仙台のiOS開発者コミュニティであるSWWDCにお邪魔してきましたので、そのレポートをお届けします！ 「SWWDCの活動振り返りと来年の展望」 @totottiさん KPTで振り返ります K 他の勉強会とコラボ
![[イベントレポート] 「SWWDC(仙台iOS開発者コミュニティ)-34 反省したり振り返ったりするプレゼン会」に参加してきました！ #iosendai #swwdc | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/09f6a6f2fc3883d196d263ffefda6d75fd55cf9c/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2017%2F05%2Fswwdc.png)
Kibanaの使い方 〜グラフ化②〜【Amazon Elasticsearch Service】 | DevelopersIO
どうも！大阪オフィスの西村祐二です。 本ブログは下記ブログの続きになります。 (2017/12/26時点の内容となります) Kibanaの使い方 〜グラフ化①〜【Amazon Elasticsearch Service】 前回は基礎的なグラフを作成し可視化をおこないました。 今回は違う形のグラフを作成してみたいと思います。 公式ドキュメントの内容にそって学んでいきます。 シェイクスピアの戯曲データをグラフ化 戯曲は、演劇の上演のために執筆された脚本や、上演台本のかたちで執筆された文学作品ことです。（Wikipediaより引用） 環境準備のときに取り込んだ サンプルのシェイクスピアのデータは戯曲の中のセリフの情報を構造化したデータとなっています。そこには何の作品か、話者はだれか、セリフの数などが含まれています。 各戯曲の登場人物についてグラフ化 戯曲の中にセリフのある場面がいくつかあります。
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