MPP on Hadoop, Redshift, BigQuery - Go ahead!
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
Fluentd、Amazon RedshiftとTableauを用いたカジュアルなデータ可視化 | SmartNews開発者ブログ
ゴクロ改め、スマートニュース株式会社の大平です。 巷間では「bigdata」の活用が叫ばれて久しいですが、弊社はまだまだ小さい規模のスタートアップのため少なくともデータサイズとしてhugeなdataの活用が行える環境ではありません。 であればデータの活用に対する要求が低いか、というとそうでも無く、サービスサイドでも自然言語処理や機械学習を中心としたデータ解析処理がサービスの生命線となっていますし、サービスの裏側でも戦略を立てる上で効果測定や諸々のデータの分析は非常に重要な位置を占めています。 本記事では主にサービスの裏側で求められるデータ解析において、いかにカジュアルにデータを解析するか、の一例として、掲題のような組み合わせによるデータ可視化の事例を簡単にですがご紹介したいと思います。 データ解析基盤を作る側の視点からすると、システムとして求められる要件は以下のようなものだと理解していま
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