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Embulk」に関連する技術ブログ

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こんにちは、開発本部の宍戸です。先日のメドレー社内勉強会「TechLunch」で、BigQuery の Partitioned table について発表しましたので、その話について書きたいと思います。 なぜ今 Partitioned table? ある案件でユーザーの操作ログを扱う必要があり、データ保管先に BigQuery を利用しようと考えていました。その際に、「以前は β 版だった分割テーブル、そういえば今使えるよね」という話になり色々調べてみた、というのが今回このテーマを選んだ背景です。 なぜ分割
こんにちは、開発本部の宍戸です。先日のメドレー社内勉強会「TechLunch」で、BigQuery の Partitioned table について発表しましたので、その話について書きたいと思います。 なぜ今 Partitioned table? ある案件でユーザーの操作ログを扱う必要があり、データ保管先に BigQuery を利用しようと考えていました。その際に、「以前は β 版だった分割テーブル、そういえば今使えるよね」という話になり色々調べてみた、というのが今回このテーマを選んだ背景です。 なぜ分割
こんにちは、開発本部の宍戸です。先日のメドレー社内勉強会「TechLunch」で、BigQuery の Partitioned table について発表しましたので、その話について書きたいと思います。 なぜ今 Partitioned table? ある案件でユーザーの操作ログを扱う必要があり、データ保管先に BigQuery を利用しようと考えていました。その際に、「以前は β 版だった分割テーブル、そういえば今使えるよね」という話になり色々調べてみた、というのが今回このテーマを選んだ背景です。 なぜ分割
こんにちは、開発本部の宍戸です。先日のメドレー社内勉強会「TechLunch」で、BigQuery の Partitioned table について発表しましたので、その話について書きたいと思います。 なぜ今 Partitioned table? ある案件でユーザーの操作ログを扱う必要があり、データ保管先に BigQuery を利用しようと考えていました。その際に、「以前は β 版だった分割テーブル、そういえば今使えるよね」という話になり色々調べてみた、というのが今回このテーマを選んだ背景です。 なぜ分割
こんにちは、開発本部の宍戸です。先日のメドレー社内勉強会「TechLunch」で、BigQuery の Partitioned table について発表しましたので、その話について書きたいと思います。 なぜ今 Partitioned table? ある案件でユーザーの操作ログを扱う必要があり、データ保管先に BigQuery を利用しようと考えていました。その際に、「以前は β 版だった分割テーブル、そういえば今使えるよね」という話になり色々調べてみた、というのが今回このテーマを選んだ背景です。 なぜ分割
こんにちは、開発本部の宍戸です。先日のメドレー社内勉強会「TechLunch」で、BigQuery の Partitioned table について発表しましたので、その話について書きたいと思います。 なぜ今 Partitioned table? ある案件でユーザーの操作ログを扱う必要があり、データ保管先に BigQuery を利用しようと考えていました。その際に、「以前は β 版だった分割テーブル、そういえば今使えるよね」という話になり色々調べてみた、というのが今回このテーマを選んだ背景です。 なぜ分割
こんにちは、開発本部の宍戸です。先日のメドレー社内勉強会「TechLunch」で、BigQuery の Partitioned table について発表しましたので、その話について書きたいと思います。 なぜ今 Partitioned table? ある案件でユーザーの操作ログを扱う必要があり、データ保管先に BigQuery を利用しようと考えていました。その際に、「以前は β 版だった分割テーブル、そういえば今使えるよね」という話になり色々調べてみた、というのが今回このテーマを選んだ背景です。 なぜ分割
この記事は 一休.com アドベントカレンダー 2017 の 14 日目です。 昨日に引き続き、一休データサイエンス部の id:kitsuyui です。 13 日目のエントリでは Embulk, Redash, DatabaseMEMO の導入の経緯について解説しました。 とても素晴らしいツールを導入できましたが、実はそのままでは一休に導入することができない箇所がいくつもありました。 GitHub 上でどんなアクションをしたかを振り返りたいとおもいます。 その後、自分なりに見出したコントリビューションのコ
この記事は 一休.com アドベントカレンダー 2017 の 13 日目です。 一休データサイエンス部の id:kitsuyui です。データエンジニア兼データサイエンティストをやっています。 この記事はもともとアドベントカレンダー上では「脱・神 Excel (仮)」という名前で枠で取っていたのですが、 少し主語が大きすぎたかな?と反省しています。 書いているうちに全く主旨が変わってきましたので、副題とさせていただきました。 今回は一休社内でのデータエンジニアリングにまつわる負担、それらを解決する Red
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(Big
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、VASIL
こんにちは、バックエンドエンジニアの塩崎です。 先日、VASILYバックエンドチームにインターン生が来てくれました。 この記事では彼がインターンで作ってくれた機能や、インターン中のスケジュールなどを紹介します。 インターンに来たのはこんな学生 インターンに来たのはこの春に大学4年生になったばかりの、柴犬大好き系エンジニアのT君です。 好きな言語はClojureというなかなかギークな学生さんでした。 インターンに来てもらう前に提出してもらった事前課題では、コードの綺麗さが光っていました。 この課題はRuby
飛行機代を省略したのをいいことに、またIYHしたカメラマンの竹永です。 次の目標は三脚です。次の次の目標は洗濯機でしょうか。 前回、前々回とFluentdを扱いましたが、S3に入っていくデータは貯めるだけで何にも使っていませんでした。 今回は、色々なところにあるデータを色々なところへ一気にガガッと突っ込めるEmbulkをご紹介します。