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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
Apache Superset™ is an open-source modern data exploration and visualization platform. OverviewSuperset is fast, lightweight, intuitive, and loaded with options that make it easy for users of all skill sets to explore and visualize their data, from simple line charts to highly detailed geospatial charts. Powerful yet easy to useSuperset makes it easy to explore your data, using either our simple n
はじめに 「WACUL Advent Calendar 2016」、11日目の記事です。 今回は、airbnb製の可視化ツール、supersetを一通り触ってみた感想と紹介を書いてみます。 supersetとは 公式には http://airbnb.io/superset/index.html に書いてあります。個人的には以下のようなツールだと認識しています。 柔軟なデータ入出力機構 Flaskベースのwebアプリケーション 豊富な組み込みの管理機能 また、ubuntu16.04で試したところ導入は楽でした(公式サイトに乗ってるとおりの手順であっさり) 柔軟なデータ入出力機構 supersetは、蓄積されたデータを出力するのに、グラフとして出力したりjsonだったりcsvだったりと様々な出力フォーマットに対応しています。また、入力元もMySQLやPostgresSQLなど色々と対応していま
こんにちは。リブセンスで分析基盤エンジニアをやっている @hiro-koba と申します。 この記事はLivesense Advent Calendar 2016 その3の11日目となっています。 弊社Advent Calendarはその3以外にその1、その2もございますので、併せてご覧くださいませ。 はじめに 弊社では分析基盤を自社開発しており、サイト上の行動データを、コンバージョンデータや属性データ等と紐付けて分析可能な環境を持っております。 そこで貯まったデータを利用し、以下のような用途で使用しております。 KPIモニタリング 流入数・CV数などの達成状況把握 異常値の発見 探索的分析 サイト上等に問題があった場合、ユーザーのPV単位まで遡って調査 レコメンデーション 行動ベースでの求人レコメンド 特に1のような用途において、「ダッシュボードツール」と呼ばれる、データをグラフなどで可
こんにちは。SREチーム エンジニアの阿久津です。 今回は Redash と Superset という2つのツールを比較検証してみましたので それについて記事にしたいと思います。 ツールについて 両者はオープンソースのダッシュボードツールです。 簡単に言うと、DB等のデータを可視化(表やグラフ)してくれるツールになります。 ■Redash 公式サイト : https://redash.io/ ■Superset 公式サイト : https://superset.incubator.apache.org/index.html 比較したこと データソース連携 データ操作 グラフ ダッシュボード 比較まとめ 1. データソース連携 1-1. Redash Typeという項目のプルダウンからデータソースを選択します。 選択したデータソースによって入力する項目が切り替わるので、それに沿って情報を入力
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