MPP on Hadoop, Redshift, BigQuery - Go ahead!
Twitterで「早く今流行のMPPの大まかな使い方の違い書けよ！」というプレッシャーが半端ないのでてきとうに書きます．この記事は俺の経験と勉強会などでユーザから聞いた話をもとに書いているので，すべてが俺の経験ではありません(特にBigQuery)．各社のSAの人とかに聞けば，もっと良いアプローチとか詳細を教えてくれるかもしれません． オンプレミスの商用MPPは使ったことないのでノーコメントです． MPP on HadoopでPrestoがメインなのは今一番使っているからで，Impalaなど他のMPP on Hadoop的なものも似たような感じかなと思っています． もちろん実装の違いなどがあるので，その辺は適宜自分で補間してください． 前提 アプリケーションを開発していて，そのための解析基盤を一から作る． 簡単なまとめ データを貯める所が作れるのであれば，そこに直接クエリを投げられるPre
Amazon Linux でApacheのログを Fluentd経由でMongoDBに集約する - aws memo
10genからこんな記事が The 10gen Blog on MongoDB and NoSQL, Fluentd + MongoDB: The Easiest Way to Log Your Data Effectively. === ということで、Amazon Linuxでの環境構築メモ まずは、httpd+Fluentdを入れるインスタンス (web)と、MongoDBを入れるインスタンス(mongo)を用意して、インストール。 EC2: AMazon Linux にFluentdをインストール - aws memo EC2: AmazonLinuxにMongoDBをインストール - aws memo 次に、fluent-plugin-mongo をインストール $ sudo /usr/local/bin/fluent-gem install fluent-plugin-mongo
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