PostgreSQLベースのBIツールの参照DBをBigQueryに移行したことで、 パフォーマンスが大きく改善(30分以上 -> 10秒)したので、その時の知見をメモとして残しておきたいと思います。 経緯 BigQueryの選定理由 1. 現行がRDBベース 2. 集計結果のデータサイズが…

Google Compute Engine(GCE)にJupyterで必要最低限の分析環境を作る入門者向けの記事です。 code インスタンス構築(GCE) IP制限の設定 Dockerインストール Jupyter環境構築(Docker) Jupyter環境構築(Dockerを使わない) code github.com インスタンス構築(GCE…

BIgQueryでカンマ区切りのデータを分割する方法をご紹介します。データはここに置いておきます。 github.com サンプルの中身はカンマ区切りのデータとなっています。 SQLを実行して、以下のようにカンマ区切りのデータ項目を分割することが本記事の目的です…

時系列データでタイムスタンプがJSTでないことはまあまああるかと思います。BigQueryでJSTに変換する方法を記事にしました。 UTC - > JSTとEST -> JST変換をします。データは以下の形式ならそのままクエリ実行できると思います。 「2018-05-12 21:02:20」 Bi…

JupyterでGCSにあるファイルを読み込み、DataFrameとして扱う方法を紹介します。サーバにいちいちデータを落としたくない場合やディスク容量がない場合に使えるかもしれません。いつも通り完全に備忘録です。 #ライブラリ $ pip install google-cloud-storag…

今回はGCPが提供するGoogle BIgQueryに関する記事を書きます。データ読み込み・出力方法やクエリ検索まで備忘録も兼ねて記事を書きます。 この記事の目的 BigQueryとは BigQueryのメリット・デメリット メリット デメリット クエリ備忘録 集計関数 条件付き…

今回は、GCPの可視化分析ツールDatalab [Goolge Cloud Datalab] の環境構築に関する記事を書いてみました。 Dataproc [Goolge Cloud Dataproc]クラスタ上でDatalabを構築するメリットを実際のユースケースも考慮して書いてみます。 本記事の目的 Datalabとは…

今回はDataproc クラスタ上でジョブを実行し、GCS内のデータを加工したいと思います。 本記事の目的 本記事の用途 事前準備[ Dataprocクラスタ, GCSバケット ] PySparkで簡単なジョブを実行 Pig ジョブの実行 出力ファイルの取得 GCS内のデータを活用してPyS…

今回はGoogle Cloud Dataprocで環境構築をしてみました。Dataproc入門者を対象に記事を書きたいと思います。 本記事の目的 Google Cloud Dataprocとは Dataprocメリット・デメリット クラスタ構築 CLIでクラスタを管理 本記事の目的 ・Google Cloud Dataproc…