Google BigQueryからAmazon Redshiftにデータを移行してみる | NHN テコラス Tech Blog | AWS、機械学習、IoTなどの技術ブログ
更新履歴 – 2020/1/8 記事内容の修正を行いました。 はじめに こんにちは。データサイエンスチームのmotchieです。 データウェアハウス(DWH)を使うことで、大規模なデータに対する高速なクエリ処理が実現し、BIを初めとした様々なデータ活用が可能になります。 クラウドDWHといえば、Amazon RedshiftやGoogle BigQueryなどが有名です。 re:Invent2019では、Redshiftの新機能 Amazon Redshift RA3 ノードが発表されました。 RA3ノードはAWS Nitro Systemベースの次世代コンピュートインスタンスで、頻繁にアクセスされるデータはノード上のSSD、それ以外はS3へ自動で配置されるマネージドストレージを備えています。 RA3ノードによって、以下のように、Redshiftは大きな進歩を遂げました。 ・従来のDS2ノ
インフラエンジニア鬼十訓 | NHN テコラス Tech Blog | AWS、機械学習、IoTなどの技術ブログ
こんにちは、テコラス株式会社技術研究所の伊勢です。この度、テコラス：：データホテルテックブログが開設されたようでして、「最初のエントリは最年長技術者が書くべきじゃねーか？」というデジコアディレクター松本氏からの脅迫に近いお達しにより、一発目のエントリを書くことになりました。とはいえ、最近あまり仕事もしておりませんし、旬な技術や実装ネタも無いため、どーしよーっかなー？と考えていましたら、技術評論社Software Design誌編集長の(心やさしい）池本さんから、過去に寄稿した記事を転載してもイイヨ！というありがたいお言葉を頂きましたので、それを元に書きたいと思います。 本エントリは昨年12月4日に技術評論社から発売されたSoftware Design別冊シリーズ「インフラエンジニア教本」に寄稿させて頂いた「インフラエンジニア鬼十訓」を転載したものです。この鬼十訓は私の経験知見だけではなく、
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