気に入った記事をブックマーク
- 気に入った記事を保存できます
保存した記事の一覧は、はてなブックマークで確認・編集ができます
- 記事を読んだ感想やメモを書き残せます
- 非公開でブックマークすることもできます
エントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
0
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
新着コメントはまだありません。
このエントリーにコメントしてみましょう。
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
いまの話題をアプリでチェック！
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
第３回 アマゾンウェブサービス（AWS） AWS Glue⁺Amazon Redshiftを利用したデータウェアハウス構築
AWS Glueは、データエンジニア、抽出、変換、読み込み (ETL) デベロッパー、データアナリスト、データサ... AWS Glueは、データエンジニア、抽出、変換、読み込み (ETL) デベロッパー、データアナリスト、データサイエンティストがデータを簡単に抽出、クリーンアップ、強化、正規化、読み込みできるようにするサーバーレスのデータ準備サービスです。このサービスを用いてAmazon Redshiftへのデータインポートを行います。この構築を行う過程で注意するべき点なども解説します。 AWS GlueジョブにはSpark、Pythonシェル、Spark Streamingの3つのタイプが存在します。 このうち、Spark、Pythonシェルはバッチ等の一定周期のETL処理、Spark Streamingは断続的なETL処理に用います。 本項ではSpark及びPythonシェルのタイプについて説明します。 まずSparkタイプは最初にローンチされたタイプで、分散処理フレームワークのSparkを用いたET
ブックマークしたユーザー
すべてのユーザーの
詳細を表示します
詳細を表示します
