数百GBのデータをMySQLからBigQueryへ同期する | メルカリエンジニアリング
SRE所属の @siroken3 です。最近はもっぱらパートナー会社様とのデータ連携環境構築を主に、時々プロダクションのMySQL環境と分析基盤との連携インフラの構築が多いです。 本記事は、メルカリに出品された過去すべての商品をBigQueryへ同期するにあたって取り組んだ時のお話です。 背景 当社では分析目的などでBigQueryを以前から使用しており、プロダクションのMySQLからBigQueryへデータを同期して分析に活用してきました。特に商品を表すテーブルは重要です。 しかし、後述する課題によりBigQueryにアップロードすることができなかったため、分析用のMySQLDBのスレーブとBigQueryを併用せざるを得ませんでした。とはいえ不便なので以前からBigQueryのみで商品テーブルも分析対象としたい要望がありました。 課題 メルカリでは販売済み商品を物理削除していないため、
Embulkを利用したデータ転送基盤の構築 - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。バックエンドエンジニアインターンの田島です。 VASILYでは分析にBigQueryを使用しており、MySQLのデータを毎日BigQueryに同期しています。この同期処理を行うシステムは、約2年前にRubyで書かれたもので、プロダクトの成長に伴うデータ量の増加に耐えることができなくなり始めていました。そのため、同期処理を行うシステムを一から作り直しましたので、その詳細についてご紹介します。 弊社DEVELOPERS BLOGでは以前、『インターン生がデータ転送基盤を一から設計する、VASILYバックエンドインターンの紹介』としてシステムの概要・開発の流れをご紹介しましたが、今回はシステムの詳細についてご紹介します。 （photoクレジット *1） データ同期ツールの紹介 新たなデータ同期システムとして、次のように利用する社内ツールを作成しました。 以下のような環境変数を設定し、
DigdagとEmbulkを利用してBigQueryにRDS（Aurora、MySQL）のマスタデータを同期する - ZOZO TECH BLOG
こんにちは、バックエンドエンジニアの塩崎です。 先日、会社の広報のためのインターン生紹介記事にメンターとして掲載していただきました。 大学四年生のインターン生と一緒に写真撮影を行ったのですが、見た目だけではどちらが年上かわからなかったので、「メンターの塩崎（右）」という表記をされてしまいました（笑） インターンでも実際のサービスに触れ、課題を解決！〜VASILY DEVELOPERS BLOGが公開されました〜 さて、VASILYではData WarehouseとしてGoogle BigQuery（BigQuery）を利用しています。 BigQuery内にはプロダクトのマスタデータとユーザーの行動ログが格納されています。 そして、それらに対する横断的なクエリを発行することでプロダクトの成長のためのKPIをモニタリングしています。 そのためAmazon Relational Database
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