DataLakeの検索結果1 - 7 件 / 7件

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  Developers.IO 2019 Tokyoで「Effective Datalake 〜基礎からわかるデータレイクの定義と実践〜」というタイトルで発表してきました #cmdevio | DevelopersIO

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  • 2019/11/04

  クラスメソッドの石川です。 先日開催いたしましたDevelopers.IO 2019 in TOKYOにお越し頂きましてありがとうございました。 表題の通り、データレイクについてお話をさせて頂きました。 スライド こちらがスライドになります。 こんな事を話してた はじめに データレイクとは AWS Glue Aamzon Athena / Redshift Spectrum データ設計のベストプラクティス Redshiftからデータレイクの移行 AWS Lake Formation まとめ まとめ Glue/Athena/Redshift Spectrumで始まったAWSのデータレイクは、Lake Formationによって統合され大きな進化を遂げました。その過程を私なりの解釈と定義に基づいて、現在に至る基礎的なサービスとその動作原理、データ設計のベストプラクティスについ

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  【初データレイク体験】AWS Loft Osakaで DataLake ハンズオンを受けてきた（公開資料URLあり） | DevelopersIO

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  • 2019/10/31

  大阪オフィスのちゃだいんです。 本日はAWS Pop-Up Loft Osakaにて、ハンズオンに参加してきました。 今回はそのハンズオンの内容をご紹介したいと思います。 その前に、 AWS Pop-Up Loft Osakaは期間限定でオープンしており、本日が最終日でした...（涙） 大阪のど真ん中一等地に、無料でコーヒーももらえるコワーキングスペース。中之島の高層ビル２６階からの眺めを楽しみながら、優雅にパソコンパチパチできる稀有な場所でした。 どんな場所だったのかは、このブログをご覧ください。 【AWS Loftが大阪に期間限定オープン！】オープンしたてのAWS Pop-Up Loft Osakaで早速リモートワークしてみた #awsloft ハンズオン概要 DataLake ハンズオン OCT 31,2019 About the event（上記ページより抜粋） 幅広いデータソース

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  医療データレイクで分析基盤の構築 / JAWS DAYS 2021 JMDC DATALAKE

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  • 2021/03/22

  JAWS DAYS 2021-03-20の登壇資料。 株式会社JMDCのデータレイクの取扱いについて紹介します。 https://jawsdays2021.jaws-ug.jp/timetable/track-d-1100/

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  amazon-s3-datalake-handson/JP at master · aws-samples/amazon-s3-datalake-handson

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  • 2019/12/19

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  amazon-s3-datalake-handson/JP/README.md at master · aws-samples/amazon-s3-datalake-handson

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  • github.com/aws-samples
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  • 2020/03/22

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  GitHub - blobcity/db: A blazing fast ACID compliant NoSQL DataLake with support for storing 17 formats of data. Full SQL and DML capabilities along with Java stored procedures for advanced data processing.

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  • github.com/blobcity
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  • 2019/08/04

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  AWS DataLake 構築ハンズオンに行ってきました - ヤマムギ

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  • 2019/10/31

  AWSJ大阪が増床されて2019年10月限定でAWS pop-up loftというコワーキングスペースを解放されていて、そこでデータレイクハンズオンが開催されていましたので行ってきました。 10/31の最終日でしたので、最後に来られてよかったです。 Still Day One!! DeepRacerな席もあります。 さて、ハンズオンです。 期間限定ロフトなのでステッカーはレアになるかもしれないですね。 いただきました。 ハンズオンの前に少しセミナーがありました。 すごく参考になりました。 以下は、気になったことのメモとか感想を書いています。 登壇者、発表者、主催企業などの意図とは異なる可能性がありますことをご了承ください。 なぜ、データレイクか？ 何をどう分析するか？ データをどうためていくべきか？ まずはAWSの王道アーキテクチャを使って構成してみるハンズオン。 使ってみて、自社課題に対