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S3+Parquet(Hive 形式)vs S3 Tablesでクエリ速度がどうなるか4.32億レコードで検証!
2025/11/27
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はじめに こんにちは! Amazon S3 Tables を利用して、データレイクを構築する機会がありました。 最初は、「S3 + Parquet(Hive 形式)」を検討していましたが、特定のレコードを上書きしたいと思った時に、うまく実装することができませんでした。 S3 Tables を利用すると、特定のデータの更新・削除が可能であることから、S3 Tables を採用することにしました。 S3 Tables(Iceberg
AWS DMS によるリアルタイムでの Iceberg の取り込み
2025/11/19
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本投稿は、 Caius Brindescu と Mahesh Kansara による記事 「 Real-time Iceberg ingestion with AWS DMS 」を翻訳したものです。 これは、AWS とのパートナーシップに基づいた、Etleap の主任エンジニアである Caius Brindescu によるゲスト投稿です。 タイムリーな意思決定には、低レイテンシーで最新のデータにアクセスすることが不可欠です。しかし、多くのチームにとって、データレイクへの
DroidKaigi 2025 参加レポート - Supporter Sponsor として協賛しました!
2025/09/18
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こんにちは、人材プラットフォーム本部CTO室の奥澤です。2025年9月、株式会社メドレーに入社して人材プラットフォーム本部へ配属されました。メドレーの人材プラットフォーム本部では既に複数のモバイルアプリを開発していますが、モバイルアプリ開発をさらに加速させていくためにジョインしました。 さて、9月に入って8月ほどの暑さはなくなり、夏の終わりを感じ
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クラウド技術最前線!高速移動通信する車のexabyte規模データをどうリアルタイム高速処理するか? ーNTT DATAが考える「世界で当たり前にコネクティッドカーが走る未来を想定した技術」ー
01:28:32
