ふつうのRedshiftパフォーマンスチューニング @ AWS Casual 02, 2014-04-18Read less
AWS Casual 02: ふつうのRedshiftパフォーマンスチューニング
ふつうのRedshiftパフォーマンスチューニング @ AWS Casual 02, 2014-04-18Read less
Fluentd、Amazon RedshiftとTableauを用いたカジュアルなデータ可視化 | SmartNews開発者ブログ
ゴクロ改め、スマートニュース株式会社の大平です。 巷間では「bigdata」の活用が叫ばれて久しいですが、弊社はまだまだ小さい規模のスタートアップのため少なくともデータサイズとしてhugeなdataの活用が行える環境ではありません。 であればデータの活用に対する要求が低いか、というとそうでも無く、サービスサイドでも自然言語処理や機械学習を中心としたデータ解析処理がサービスの生命線となっていますし、サービスの裏側でも戦略を立てる上で効果測定や諸々のデータの分析は非常に重要な位置を占めています。 本記事では主にサービスの裏側で求められるデータ解析において、いかにカジュアルにデータを解析するか、の一例として、掲題のような組み合わせによるデータ可視化の事例を簡単にですがご紹介したいと思います。 データ解析基盤を作る側の視点からすると、システムとして求められる要件は以下のようなものだと理解していま
FluentdとRedshiftの素敵な関係
2015/11/12 Apache Drill Meetup Tokyo CyberAgent / AMoAd 渡部 優 ( Watanabe Masaru )
RedshiftのJSON関数 - Librabuch
基本的には公式のドキュメントの通りなのですが JSON Functions - Amazon Redshift Use Caseがイマイチだったのでサンプルを記載してみます。 CREATE TABLE test_json ( id INT4, json VARCHAR(1024) ); TwitterのAPIリファレンスから引っ張ってきた次のレスポンスを、test_jsonテーブルのjsonカラムに登録しておきます。改行及びインデントは不要ですが視認性を上げるために記事中では整形したままです。 { "relationship": { "target": { "id_str": "12148", "id": 12148, "screen_name": "ernie", "following": false, "followed_by": false }, "source": { "can_d
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Sumallyにおける Amazon Redshift 導入事例
