PyCon JP 2017 の発表資料です。ジャンルは「業務利用事例」となります。 追記1. PyCon JP 2017 ベストトークアワード優秀賞を受賞しました！ 追記2. http://yuzutas0.hatenablog.com/entry/2017/09/12/203000 に補足を掲載しています！
こちらの本をご恵贈いただきました。 ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ 作者: 加嵜長門,田宮直人出版社/メーカー: マイナビ出版発売日: 2017/03/27メディア: Kindle版この商品を含むブログを見る 一般的なSQLの本というのはDB管理の一環としてのインフラエンジニア向けの技術書であることが多く、意外にもデータ分析を主目的としたSQLの使い方やクエリの工夫の仕方について書かれた本というのはあまり多くないんですよね。故に、多くのデータ分析者は難解なテーマを実現するクエリを書きたくても参考になる資料が乏しく、途方に暮れるわけです。僕もHive / Redshift / BigQueryのクエリを書きながら「こんな分析がしたいんだけど、それを実現できるクエリってないよなぁ。。。」と何度天を仰いだことか。 そんなところに突然降って湧いてきたのがこちらの新刊書。もう目次を見ただ
Bigqueryを使ったバッチジョブを色々と実行しているのですが、Rakeで複雑な依存関係を管理したり、並列実行させたりするのが辛くなってきたのでRukawaというワークフローエンジンを自作しました。 自作したのは、RailsプロダクトにAirflowとかLuigiとかAzkabanとか入れるにはちょっと重厚過ぎる感じだったのと、Rubyで書ける方が楽で良いやという理由からです。 RukawaとはRUby KAntan Workflow Assistantの略です(後付け) (本当はミッチーとか水戸の方が好きなんだけど良い名前が浮かばなかった) 実際は、並列実行を可能にして書き方を変えてみたRakeとそんなに大差無い。 Rukawaの機能 ジョブの定義 まず実行したい処理をジョブクラスに記述します。 module ExecuteLog def self.store @store ||= {
※ かなり前の記事ですが、未だに引用されるので一応追記しておきます。タイトルと画像がキャッチーなのはちょっと反省していますが、これを見てBigQuery使うのを躊躇している人は多分あまり内容を読んでいないので気にする必要はないです。自分は当時の会社でも今の会社でも個人でも普通にBigQuery使っていて解析用データなどはBigQueryに入れる設計をよくしています。また、アドベントカレンダーだったのでネタっぽく書きましたが事前に想定できる金額です。 ※ 代役：プロ生ちゃん（暮井 慧） 巷のBigQueryの噂と言えば「とにかく安い」「数億行フルスキャンしても早い」などなど。とりわけ料金に関しては保存しておくだけであれば無視できるほど安く、SQLに不慣れなプロデューサーがクエリを実行しても月数ドルで済むなど、賞賛すべき事例は枚挙に暇がありません。 しかし、使い方によってはかなり大きな金額を使
はじめまして、エンジニアの古堀です。 Aimingではログの分析ツールとしてGoogleのBigQueryを利用しています。 ゲームプレイのログを集計、分析して機能開発、改善の指針として活用しています。 実際に運用に乗せてみるとログだけでは情報が足りず、ユーザー情報やマスターデータなども必要であると気付きました。そこでMySQLのデータをBigQueryに反映させる試みに取り組んだので紹介したいと思います。 BigQueryの特長と言えば以下の2点ですが、実際に使用してみるとGoogleアカウントでの認証や権限設定なども便利だと感じますね。 * クエリーの処理速度が速い(数十億件のテーブルでも数十秒で結果が返ってくる) * 費用が安い h2. Embulkの採用 MySQLのデータをBigQueryに反映するツールとして “Embulk”:https://github.com/embulk
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 最初は安く収まっていた BigQuery の費用もだんだん膨らんできた ので、自分（社内）用にまとめたものです 広告事業（アドネットワーク）のログを BigQuery に入れているので、それなりにデータ量も増えてきて、こういうことも考えていかないといけなくなってきました どの操作にお金がかかるのか データを保存しておく データを Streaming Insert（≒ 追加）する データを走査して取得する クエリを発行する データの保存 $0.020 per GB, per month 1 TB を 1 ヶ月保持すると、$20 かかる デ
Pascal〜Puree + ngx_lua + Fluentd + BigQueryでつくるメルカリのログ分析基盤〜 Backend Author: cubicdaiya エンジニアではなくプログラマと呼ばれたい@cubicdaiyaです。今回はメルカリのログ分析基盤のお話です。 メルカリにおけるログデータ分析 メルカリでは初期の頃からログデータの分析をサービスの成長にとって重要なタスクとして位置づけ、そのための基盤作りに取り組んできました。ログの種類はいくつかありますが、中でも代表的なのがアプリケーションサーバで出力されるアクセスログやアプリケーション固有のログです。これらのログはサイズが大きいので効率良くログデータを転送するための工夫が必要になります。そこで活躍するのがFluentdです。 大雑把に説明するとアプリケーションサーバで出力されたログはFluentdから最終的にBigQu
13. 課金の対象 ストレージ - $0.020 per GB / month クエリ - $5 per TB processed (scanned) ストリーミングインサート - $0.01 per 100,000 rows until July 20, 2015. After July 20, 2015, $0.01 per 200 MB, with individual rows calculated using a 1 KB minimum size. 注目すべきはストレージ 14. 簡単な例 1TBのテーブルを毎日ロード、それぞれを一ヶ月間保持 日々のデータを毎日5回スキャンして集計 ストレージ : 1TB * 30 (tables) = $0.020 * 1000 * 30 = $600 クエリ: 1TB * 5 (Queries) * 30 (days) = $750
【2016年10月27日追記】MAGELLAN BLOCKSとのサービス統合により、MQTTは使用できなくなりました Groovenauts では MAGELLAN というIoT向けのサービスを提供しています。今回は MAGELLAN が持つ機能のひとつである MQTT?対応を活用してデータ収集を簡単に行うサンプルの紹介をします。 MQTTとは? MQTT(MQ Telemetry Transport) とは「MQTT is a machine-to-machine (M2M)/”Internet of Things” connectivity protocol. It was designed as an extremely lightweight publish/subscribe messaging transport」（http://mqtt.org/より引用）と定義されているよう
Send feedback Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. BigQuery IAM roles and permissions This document provides information on Identity and Access Management (IAM) roles and permissions for BigQuery. IAM lets you grant granular access to specific BigQuery resources and helps prevent access to other resources. IAM lets you apply the security principle
簡潔に言うと、BigQuery の COUNT(DISCTINCT(X)) は正しい値を返さないことがあるので使わない方が良い。（ちゃんと仕様を理解して使おう） 2015/5/28 追記 「GROUP BY して COUNT()」が面倒だという人は、EXACT_COUNT_DISTINCT(X) を使おう。 BigQuery では COUNT(DISTINCT(X)) ではなく EXACT_COUNT_DISTINCT(X) を使おう BigQuery の DISTINCT の仕様 https://cloud.google.com/bigquery/query-reference?hl=ja#aggfunctions より引用 Returns the total number of non-NULL values in the scope of the function. If you u
BigQuery側で「1リクエスト500行まで」という制限があるので500とする。 500ちょうどにしておくとエラーになることがあるという情報があるので、300程度にしておくとよいかもしれない(コメント欄参照)。 buffer_chunk_limit チャンクごとの最大バイト数。 BigQuery側で「1リクエスト1MBまで」という制限があるので1000000とする。 1MBちょうどにしておくとエラーになることがあるという情報があるので、768k程度にしておくとよいかもしれない(コメント欄参照)。 buffer_queue_limit プラグイン側でいくつのチャンクをメモリに保持しておくか設定できる。 デフォルト値は1024となっている。 小さすぎるとキューが溢れてエラーとなってしまうので、メモリ量と相談して大きめの値にしておくとよい。 1チャンクの最大サイズが1MBなので、デフォルトの1
最近なんだか個人的に電子工作ブームで、ついAmazonでRaspberry Piをポチってしまった。とりあえずウェザーステーション（気温・湿度・気圧を測るやつ）を作ってみた。 びろーんと伸びてるのは温度・湿度センサーDHT22で、基板上で青く光っているのが気圧センサーLPS331。丸くて黒いやつはなんとなくつけてみた圧電スピーカーで今回は使ってない。 そして、これらのセンサーデータを10秒おきにFluentd経由でGoogle BigQueryに送る簡単なPythonコードを書いた。Google SpreadsheetからBigQueryのクエリを実行して描いた俺の部屋のお天気環境グラフがこんな感じ。 単に1台分のグラフを書くだけならBigQueryにデータを入れる必要はなくてSpreadsheetに直接送れば済むのだけど、RasPi+Fluentd+BQの連携をいちど試してみたかったのだ
フロントエンドのパラダイムを参考にバックエンド開発を再考する / TypeScript による GraphQL バックエンド開発
先日、有志で集まって「BigQuery Analytics」という書籍の読書会をやった。その名の通り Google BigQuery について書かれた洋書。 BigQuery を最近仕事で使い始めたのだが、BigQuery が開発された背景とかアーキテクチャーとかあまり調べもせずに使い始めたので今更ながらその辺のインプットを増やして以降と思った次第。 それで、読書会の第1回目は書籍の中でも Overview に相当するところを中心に読み合わせていった。それだけでもなかなかに面白かったので少しブログにでも書いてみようかなと思う。 BigQuery の話そのものも面白いが、個人的には Google のインフラが書籍『Google を支える技術』で解説されたものが "Big Data Stack 1.0" だとして、BigQuery は Big Data Stack 2.0 の上に構築されており
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
Twitter のタイムラインを保存しておくとなにかと便利なので、色々と保存形式を変えながら 4 年くらい記録し続けている。ツイートの保存が便利すぎるので、ツイセーブというサービス化までした。かつてはテキストで、MongoDB や MySQL とか Groonga とかいろいろやってきた。どれも問題ないんだけど、増え続けるログデータを保存する場所として考えると BigQuery が現代にマッチしてるようなのでそちらに移行した。 BigQuery に TL を保存するとできること TL の全てのデータをフルスキャンできる。これはかなり便利で、今回このブログ記事を書くにあたっても ‘BigQuery’ を TL から検索すれば、信頼できるフォローイングの人々の声を見ることができた。これにより「某 CA 社では 5000 台の MongoDB クラスタで BigQuery に対抗している」という
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