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「Google BigQuery」に関連する技術ブログ
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2019年03月15日
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<![CDATA[ 改めて BigQuery の Partitioned tables と戯れた話 ]]>
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
SQL
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株式会社メドレー
2019年03月15日
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<![CDATA[ 改めて BigQuery の Partitioned tables と戯れた話 ]]>
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
SQL
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NoSQL
株式会社メドレー
2019年03月15日
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<![CDATA[ 改めて BigQuery の Partitioned tables と戯れた話 ]]>
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
SQL
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株式会社メドレー
2019年03月15日
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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
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株式会社メドレー
2019年03月15日
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<![CDATA[ 改めて BigQuery の Partitioned tables と戯れた話 ]]>
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
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株式会社メドレー
2019年03月15日
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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
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株式会社メドレー
2019年03月15日
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<![CDATA[ 改めて BigQuery の Partitioned tables と戯れた話 ]]>
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
SQL
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NoSQL
株式会社メドレー
2019年03月15日
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<![CDATA[ 改めて BigQuery の Partitioned tables と戯れた話 ]]>
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
SQL
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Google BigQuery
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Embulk
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データベース
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NoSQL
株式会社メドレー
2019年02月15日
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SPAをSimpleHTTPServerでテストしたい!
BigQuery大好き瀧川です! 最近弊社ではVue.jsを使ってSPA(SinglePageApplication)!という構成がよく使われています。 普段の開発だとwebpack-dev-serverを利用していて、手軽だしホットリロードもサポートされているし特に不自由なく運用できています。 でも、例えばWebpackでのproductionビルドをテストしたい、生成された静的ページにアクセスしたいということがちょこちょこあるんですよね。 大体いままで静的ページのテストをするときにはPythonのSi
Nginx
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Python
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Google BigQuery
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Apache
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Vue.js
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webpack
スマートキャンプ株式会社
2019年02月04日
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BigQueryだけでRedashから個人情報見えなくする方法解説
データエンジニアの瀧川です。 Redash使ってますか!? Redashが出てここ数年、加速度的に導入事例が聞かれるようになり、もうスタートアップのデファクトスタンダードとも言えるのではないでしょうか。 その導入事例の中でよく聞かれるのが、 全社的に Redashを公開して、だれでもデータにアクセスできるようにしたよという話です。 確かにRedashは、クエリの蓄積・共有が容易ですし、グラフやダッシュボード機能がそのまま営業活動に使えたりと利点はたくさんあります。 ただ、ここで問題になるのが、個人情報を始
Google Cloud
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SQL
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Google BigQuery
,
データ分析
スマートキャンプ株式会社
2019年01月10日
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BigQueryでSQLをDRY(Don't repeat yourself)に書いてみよう!
スマートキャンプ株式会社でデータエンジニアをしている瀧川です。 皆さん!分析SQLを書いていますか!? 弊社ではアプリケーションのログや、各種データをBigQueryに集約しており、諸々の分析をRedashでSQLを書くことで行っています。 Redashは良くも悪くも、SQLですべてを完結する必要があるので、もともと複雑な分析SQLがさらに長くなる...みたいなことありますよね。 そこで私が普段使っている、BigQueryでクエリをDRY(Don't repeat yourself)に書く方法を紹介したい
JavaScript
,
SQL
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Google BigQuery
,
データ分析
スマートキャンプ株式会社
2018年12月25日
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履歴テーブルについて
この記事は一休.com アドベントカレンダーの25日目の記事です。 レストラン事業部エンジニアの id:ninjinkun です。 一休.com及び一休.comレストランはユーザー向けのシステムだけではなく、店舗や一休内の管理者向けの業務システムという性格も持っています。 業務システム経験の無かった自分が一休に転職して最初に驚いたのが、DBに履歴を保持するための 履歴テーブル が大量にあることでした。 そこから履歴テーブルの存在に興味と疑問を持ち、社内外のエンジニアと履歴テーブルについて議論してきました。
Elasticsearch
,
Google BigQuery
,
テスト
,
データベース
,
設計
株式会社一休
2018年12月17日
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グロースハックとディレクションとAndroid開発を経験した1年の振り返り
BASE Advent Calendar 2018 17日目 この記事は「BASE Advent Calendar 2018」17日目の記事です。 devblog.thebase.in はじめに はじめまして。Native Application Group の木下です。主にAndroidアプリの開発を担当しています。 今年はアプリの開発に留まらず、プロジェクトのディレクションやグロースハックといった分野にも少し手を出してきましたので、1年を振り返りながら知見などを共有できればと思います。 最近のBASE
Android
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グロースハック
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Google BigQuery
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データ分析
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Firebase
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CI/CD
BASE株式会社
2018年12月14日
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ZOZOのビッグデータを分析するという仕事
初めまして。ZOZO Technologies 分析部部長の牧野( @makino_yohei )です。 今回はZOZOのビッグデータを収集・加工してビジネスに活用する私の部門、分析部について紹介させてください。 「分析部」のミッション ミッションは2つです。データを活用して・・・ 1.大きな売上を作る 2.業務の効率や精度を上げる としているのですが、まあ、それはそうだろうという感じでしょうか。 1に関しては、部門の中期目標は 部門発信の施策で年間取扱高1,000億円の純増を作る というもので、 一人称
Python
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ハンズオン
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機械学習
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SQL
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Google BigQuery
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デジタルマーケティング
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データ分析
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ビッグデータ
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Power BI
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設計
株式会社ZOZO
2018年12月11日
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Apache Airflow で実現するSQL ServerからBigQueryへのデータ同期
はじめに この記事は Enigmo Advent Calendar 2018の11日目 です。 Enigmoでは、データウェアハウス(DWH)としてBigQueryを使っていて、サービスの アクセスログ やサイト内の行動ログ、データベースのデータをBigQueryへ集約させています。 データベースからBigQueryへのデータ同期には Apache Airflow を使っていて、今日はその仕組みについて紹介します。 Apache Airflowとは Airflowは、 python でワークフロー(DAG
Ansible
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MySQL
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Python
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SQL
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SQLServer
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Google BigQuery
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データベース
株式会社エニグモ
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