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한시간에 만드는 대용량 로그수집 분석 시스템

한시간에 만드는 대용량 로그 수집 시스템조대협 (http://bcho.tistory.com) 정정 및 참고 내용2017.1.24 몇가지 내용을 정정합니다.https://cloud.google.com/logging/quota-policy 를 보면 스택드라이버 로깅에 쿼타 제한이 초당 500건/계정으로 잡혀있어서. 일반적인 경우는 최대 500 TPS의 성능을 낼 수 있습니다. 그 이상의 성능이 필요하면, 여러 계정을 사용해야 합니다 또는 구글에 별도의 쿼타 증설 요청을 해야 합니다.하루에, 최대 2천5백만건의 로그를 하나의 프로젝트를 통해서 수집이 가능합니다. 또한 프리티어의 경우에는 한달에 로그를 5GB 까지 수집이 가능한데, 이게 넘으면 로그가 더이상 수집되지 않습니다. 그래서 아래 내용 처럼 빅쿼리로 ..

빅쿼리-#3 데이타 구조와 접근(공유)

빅쿼리-#3 데이타 구조와 데이타 공유 권한관리 조대협 (http://bcho.tistory.com) 빅쿼리에 대한 개념 및 내부 구조에 대한 이해가 끝났으면, 빅쿼리의 데이타 구조와, 데이타에 대한 권한 관리에 대해서 알아보도록 한다.데이타 구조빅쿼리의 데이타 구조는 다음과 같은 논리 구조를 갖는다. 일반적인 RDBMS와 크게 다르지 않다. 데이타 구조프로젝트 (Project)먼저 프로젝트라는 개념을 가지고 있다. 하나의 프로젝트에는 여러개의 데이타셋이 들어갈 수 있다. 데이타셋 (Dataset)데이타셋은 MySQL의 DB와 같은 개념으로, 여러개의 테이블을 가지고 있는 테이블의 집합이다. 이 단위로 다른 사용자와 데이타를 공유할 수 있다.테이블 (Table)데이타를 저장하고 있는 테이블이다. 잡 (J..

구글 빅데이타 플랫폼 빅쿼리 아키텍쳐 소개

빅쿼리 #2-아키텍쳐 조대협 (http://bcho.tistory.com) 이번글에서는 앞에서 소개한 구글의 대용량 데이타 저장/분석 시스템인 빅쿼리의 내부 아키텍쳐에 대해서 알아보도록 한다.컬럼 기반 저장소다음과 같은 테이블이 있다고 하자 전통적인 데이타 베이스는 파일에 물리적으로 데이타를 저장할때 개념 적으로 다음과 같은 방식으로 저장한다. FILE 1 : “001;Cho;Terry;Seoul;30,002;Lee;Simon;Suwon;40,003;Kim;Carl;Busan;22” 그래서 하나의 레코드를 가지고 오면 그 레코드에 해당하는 모든 값을 가지고 올 수 있다. 반면 컬럼 기반 저장소의 경우에는 각 컬럼을 다음과 같이 다른 파일에 나눠서 저장한다. FILE 1: 001:Cho,002:Lee,00..

구글 빅데이타 플랫폼 빅쿼리(BIGQUERY)에 소개

구글 빅데이타 플랫폼 빅쿼리 소개 조대협 (http://bcho.tistory.com) 구글의 클라우드 관련 기술중 무엇이 좋은게 있을까 살펴 보면서 기술을 하나하나씩 보다 보니, 구글 클라우드의 특징은 여러가지가 있겠지만, 데이타 회사 답게 빅데이타 및 머신 러닝 플랫폼이 상당히 강하다. 그중에서 빅데이타 플랫폼의 중심에 BIG QUERY라는 빅데이타 플랫폼이 있어서, 몇 회에 걸쳐서 빅쿼리에 대해서 소개해보고자 한다.구글 빅데이타 분석의 역사구글은 빅데이타를 다루면서, 그 근간이 되는 기술들의 논문들을 공개했다. 하둡 파일 시스템의 시초가 되는 GFS나, 하둡의 시초인 MapReduce 논문, 그리고 Hive를 통해 오픈소스화가 된 Big Table등의 논문들이 있다. 구글의 빅쿼리는 Dremel 이..