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BigQueryの簡単データ参照
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chimame
December 08, 2019
Programming
1
340
BigQueryの簡単データ参照
GDG DevFest Osaka 2019
chimame
December 08, 2019
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Transcript
BigQueryの 簡単データ参照 2019/12/08 GDG DevFest Osaka 2019 rito
Agenda ❏ 自己紹介 ❏ 以前のビッグデータ分析基盤 ❏ ビッグデータ出力の検討 ❏ Connected Sheetsの特徴
❏ まとめ 2
自己紹介 名前: rito 職業: Webエンジニア (アプリケーションエンジニア) 分野: Ruby on Rails,
Nodejs, React, Docker, AWS, GCP 所属: Ateam Finergy Inc. コミュニティ: GDG Osaka Rails follow-up Osaka Osaka Web Developers Meetup twitter: @chimame_rt GitHub: chimame 3
以前のビックデータ分析 基盤
構成 5 Amazon RDS Amazon Redshift Amazon RDS Amazon RDS
構成 6 Amazon RDS Amazon Redshift Amazon RDS Amazon RDS
各システムで保持しているデータをRedshiftに 集約
7 Amazon RDS Amazon RDS Amazon RDS 構成 Amazon Redshift
独自に構築したアプリケーションからデータを 参照・取得することが可能
8 Amazon RDS Amazon Redshift Amazon RDS Amazon RDS 構成
Microsoftが生み出した強力BIツールのExcel でデータをこねくり回す
以前のビッグデータ基盤の課題 ❏ アプケーションが作成されたのは2013年 ❏ ExcelのためのCSV出力機能でくそデカイデータ を落とすとメモリが足りず落ちる ❏ Redshiftって結構お高いです 9
そもそもこんな古いアプリケーション 面倒見たくない!!! 10
11 よろしいならば移行だ (言い出しっぺがやる法則)
12
ビックデータ出力の 検討
構成 14 Amazon RDS BigQuery Amazon RDS Amazon RDS New
とりあえずRedshift剥がして BigQueryにデータ入れるところから検討 15
16
選定理由 ❏ リアルタイムに連携する必要はない ❏ DigdagはEmbulkの再実行やエラーハンドリン グが楽 ❏ BigQueryはデータ”更新”が容易ではないので更 新ジョブも必要になり、Digdagでジョブフローとし て管理できるため
17
ここまでは簡単簡単 18
データは入れたら終わりじゃない 19
データは取り出せないと意味がない 20
しかもエンジニア以外にも 簡単に参照させる 21
Try1. Metabase 22
Amazon RDS Amazon RDS Amazon RDS 構成 23 BigQuery New
よかった点 ❏ BigQueryへのコネクタも標準で搭載 ❏ データのビジュアライズツールのおかげでエンジ ニア以外も簡単にデータ取得できる(SQL不要) 24
選択しなかった理由 ❏ 吐き出されるSQLではBigQueryのパーティショ ン分割テーブルに対応できない ❏ データをこねくり回すにはCSV出力してExcelを使 わなければならず、単体では厳しい 25
Try2. BigQuery to Spread Sheets by BigQuery data connecter 26
Amazon RDS Amazon RDS Amazon RDS 構成 27 BigQuery New
よかった点 ❏ 標準機能として提供されている安心感 ❏ セットアップいらずですぐに使用が開始できる 28
選択しなかった理由 ❏ データ取得にはSQLが必要 ❏ 取得できたとしても最大1万行という制約 29
Try3. BigQuery to Spread Sheets by Google Apps Script 30
Amazon RDS Amazon RDS Amazon RDS 構成 31 BigQuery New
よかった点 ❏ 標準のBigQuery data connecterの1万行制 限を超えることができる 32
選択しなかった理由 ❏ プログラムの配布が面倒(アドオン配布 ❏ 標準のBigQuery data connecterより重い ❏ SQLがやっぱり必要になる 33
どれもいい案とは言えない 34
Google Cloud Next'19 で発表された Connected Sheetsの存在は知ってた 35
過去にβ使用の申請はあげていが まだリリースされない 36
(メールを貼り付ける) 37
(メールを貼り付ける) 38 意訳) もうちょっとであなたのドメインでConnected Sheets 使えるようになるから待ってて(はぁと
さっそく試す 39
Connected Sheets の特徴
“ 41 Connected Sheetsとは ◂ 数百億行でもスプレッドシートの表として使用 可能 ◂ SQLが不要 ◂
スプレッドシート同様に式、グラフ、ピボットと して使用可能
Amazon RDS Amazon RDS Amazon RDS 構成 42 BigQuery New
Connected Sheets
実際の使用イメージ 43
44 メニュー→データ→データコネクタ→BigQueryに接続 と選択していく
45 プロジェクト→データセット→テーブル と選択していく
46 これだけで2.4億行のデータを参照可能
47
48 2.4億行のデータ元にピボットテーブルの作成 が可能
49
50 2.4億行の内最大で5万行のROWデータを取 得が可能
求めたてのはコレ!!!! 51
まとめ
まとめ ◂ ビッグデータを格納・集約するのも大事だが、取り 出しも容易にできることを考える必要がある ◂ Connected Sheetsを使えば今までの BigQuery連携とは違いSQLいらずなのでエンジ ニア以外も気軽に使うことができる ◂
BigQuery上のROWデータを使えばスプレッド シートの最大セル数をあっという間に上限になる ので用法用量を持って使う 53
54 Thanks! ご清聴ありがとうございました。 ◂ rito ◂ @chimame_rt