Dataflowが解決するストリーミング処理の課題と基盤を作る上で考慮すべき点をいくつか資料を参考に備忘録もかねて整理してみました。 ストリーミング処理の概要 ストリーミング処理とは バッチ処理との違い ストリーミング処理の課題 データ量と変動性 遅延…

配列ないのJSONをパースし文字列に変換します。変換させた文字列はSQLのWhere句で使ったりします。 import _ from 'lodash' // json in array const jsonList = [ {'key':1}, {'key':2}, {'key':3} ] // from json to array const valueLsit = _.map(jsonLis…

Cloud Pub/Subの概要とPythonでの使い方を記事にしました。簡単な概要と、Python Clientを使いトピック・サブスクリプションの作成からメッセージ送信・確認まで行います。 Code Cloud Pub/Subの概要 Cloud Pub/Subとは メッセージ配信法式 Pub/SubとDataflo…

BigQueryウィンドウ処理の備忘録です。 Dataset RANK() LAG/LEAD ROW_NUMBER() Dataset console.cloud.google.com RANK() ベンダーごとの旅客数が多いレコード順にランクを付与します。 SELECT vendor_id, passenger_count, RANK() OVER (PARTITION BY vendo…

Code library Read From GBQ To Local Upload From Local To GCS Read From GCS Load From GCS To GBQ Code # python_client_gbq_gcs.py github.com library !gcloud auth application-default login !pip install --upgrade google-cloud-bigquery !pip ins…

Dataflowが得意なこと、苦手なことを考えてみました。 得意なこと バッチ/ストリーミング処理(特にストリーミング処理) サイズの大きいデータを扱うこと サーバ費用を抑えること 苦手なこと 逐次処理 複雑なパイプライン制御(役割が異なる) 得意なこと バッ…

著名な方の意見を参考にAutoMLでDSの役割がどう変わりそうなのか調べてみました。 AutoMLとは 実施手順 STEP 1 STEP 2 STEP 3 メリット 推定精度が高い 簡単でGCP上で完結する 簡単な分析も可能 デメリット 推定精度が安定しない 費用が高く学習頻度が多い場…

Dataflowを使ってBigQueryからBigQueryに書き込む処理とCloud StorageからBigQueryに書き込む処理をします。 Code options GBQ to GBQ GCS to GBQ beam.apache.org Code github.com options # -*- coding: utf-8 -*- import apache_beam as beam from apache…

Cloud ComposerでDataflowテンプレートを順次キックしていく逐次処理を行います。順番に処理が行われたことを確認するために前のDataflowのテンプレート実行し作られたファイルを参照する処理にしました。 code Composer環境を作る Dataflowのテンプレートを…

Dataflowで使うパイプライン処理の備忘録です。随時更新できればと思います。 options udf branch group by Filter beam.apache.org options # -*- coding: utf-8 -*- import apache_beam as beam # プロジェクトID PROJECTID = 'project id' # オプション設…