Big Queryを使用した強力なBig Data処理システムを構築することができます。このBig Data処理システムはGoogleクラウド上に構築されることから、柔軟なスケーリング機能と可用性を有するシステムになっており、価格性能比も抜群です。
本セミナーではこのような機能を持つBig Data処理システムの構築方法を、実際に稼働しているコードサンプル・処理手順等に各々の特徴をピックアップしながら解説します。
- Google Cloud Platform上に構築するBig Data処理システムの概要
- Google Cloud Platformとは
- Big Data処理システムの全体構成
- Google Cloud Platformを使用したBig Data処理システムの特徴
- ソースデータの収集方式
- Excelデータ~セミナーで使用するソースデータ
- センサーデータ
- PC入力データ
- モバイル入力
- CSVデータ / JSONデータ
- Google DriveとApp Engineの連携
- ExcelデータをGoogle Driveへアップロードする
- Google Spread SheetをApp Engineから読み込む
- Google Spread SheetをData storeに書き込む
- Spread SheetおよびData storeの内容をグリッドフォーマットで参照する
- Data storeのスプレッドデータをスプレッドシートに読み込む
- Spread SheetのData store書き込みを自動化する
- App Engine Data storeとBig Queryの連携
- Cloud Storageの概要
- Data storeデータをCloud Storageにロードする
- Cloud StorageデータをBig Queryにロードする
- Big Queryでビッグデータ解析を行う
- Dremelエンジンの概要と特徴
- Big Queryの概要と特徴
- Big Query用のQuery言語と使用例
- データ分析の概要