fluentd(td-agent)を監視する(Treasure Agent Monitoring Serviceとetc.)

こんにちは、SSTDの髙橋です。 今回の記事は、Fluentd Advent Calendar 2013の最終日の記事として投稿しております。 最終日ですが、今後もfluentdユーザが増え、増々活発に開発されていくことを目指して、初心者向けの記事となっております。

さて、先日開催されたfluentd casual talk#3にて,トレジャーデータからfluentd(td-agent)自体の状態を監視するサービス「Treasure Agent Monitoring Service(beta)」が発表されました。 私もベータ版の利用をさせて頂けることになったので、その利用方法やfluentdを監視するということについて色々と紹介して行きます。

Japan.R 2013の参加報告

お久しぶりです、髙橋@SSTDです。

最近、イベントの参加報告まとめばかりを投稿しているので、そろそろプログラミングベースのお話をしたいなと思っている今日この頃です。

といいつつも、先日Japan.R 2013に参加してきましたので、その内容を簡単に報告させて頂きます。

  1. Yahoo!ビッグデータからの景気動向指数の推測について
  2. 実ビジネスデータへのRの活用とその限界
  3. オンライン広告における大規模データの活用事例
  4. 2013年のTokyo.R
  5. LT大会

DevOps向けFluentd勉強会 at IPROSの参加報告

お久しぶりです、髙橋@SSTDです。 私は最近、SSTD(Sios Support for Treasure Data)としてTreasureDataさんと一緒にお仕事をさせて頂くことが非常に多く、勉強になることばかりです。 そういったこともあり、こちらのDevOps向けFluentd勉強会 at IPROSにも参加させて頂きました。

勉強会は三部構成で行われました。

  1. 特別講演 (トレジャーデータ 中川)
  2. 導入編 (IPROS 竹内)
  3. 実践編 (IPROS 外山)

SIOS OSS Dashboardのグラフの構築

こんにちわSSTDの大村です。SIOS OSS Dashboardの3回目です。今回はグラフの設定方法を紹介します。

前回、ログインを行うと上記のような画面になっていたと思います。こちらにグラフを追加していきます。

データベースのテーブルの作成

データベースにテーブルを作成します。テーブル名は自由ですが「td_」とプレフィックスをつけてください。カラム名、型は固定です。

テーブル名:td_access
カラム
td_timetimestamp
td_countdecimal
> create table td_access (td_time timestamp with time zone,td_count decimal);

SIOS OSS Dashboardの構築

前回に引き続きSSTDの大村です。今回は「SIOS OSS Dashboard」の構築方法を紹介します。

ソースはGitHubにて公開しています。

https://github.com/siosbigdata/shirokane

環境

amazon linux(AWS.Small)

SIOS OSS Dashboardの紹介

お久しぶりですSSTDの大村です。すっかり秋ですが、皆様いかがお過ごしでしょうか。私は今月から日経LinuxTreasure Data Platformを利用した自宅でもできるハンズオンの連載を開始しました。ブログとは違った雰囲気となっていますのでよろしかったらご一読ください。

今回は8月におこなわれましたBIGDATAダッシュボード勉強会で紹介しましたOSSを活用したダッシュボード「SIOS OSS Dashboard」を紹介をします。あれから2ヶ月経ってしまい大変遅くなりました。実は発表の後、見た目を一新していました。以前より大変素敵な見た目になりました。

SIOS OSS Dashboardとは

データの時間経過を表示するサービスです。データベースに存在するデータを時間を横軸にグラフを表示します。

ソースはGitHubにて公開しています。

https://github.com/siosbigdata/shirokane

Treasure Dataにデータをインポートするプログラム(Rails編)

お久しぶりです。SSTDの大村です。すっかり涼しくなって夏が終わってしまった感じがしますね。私は食欲の秋に負けないように最近ランニングを始めました。20代までの記憶で5キロくらい楽々走れるだろうと考えていたのですが、500mも連続で走れませんでした。少しずつ走れる距離を伸ばしていつかはマラソン大会に出場してみたいものです。

今回はこちらを参考にRailsアプリケーションからTreasure Dataへデータをインポートするプログラムを作成してみましょう。内容は5月に紹介しましたTreasure Dataのデータを利用するプログラム(Ruby編)の復習にもなりますのでぜひチャレンジしてみてください。

GREE Tech Talk #03への参加報告

こんにちは、SSTDの高橋です。 昨日行われたGREE Tech Talk #03に参加しましたので、その内容の報告をさせて頂きます。 今回のGREE Tech Talkのテーマは、サービスづくりにおけるデータの活用でした。 ハッシュタグはこちら(#greetech03)。 下の写真は、GREEさんから頂いたジェンガです。

    当日のプログラム
  1. 『開会の挨拶』藤本 真樹(グリー株式会社)
  2. 『GREEプラットフォームにおけるビッグデータの活用』橋本 泰一(グリー株式会社 開発本部)
  3. 『アドテクノロジー業界でのデータ活用』奥野 晃裕(株式会社スケールアウト)
  4. 『データ駆動開発@トレジャーデータ』小林 隆(トレジャーデータ株式会社)
  5. 『GREEインフラでのデータ取得と使い方』田中 祥平(いわなちゃん)(グリー株式会社)
  6. 『ビッグデータを楽しむためのシステム技術と大学での最先端な試み』合田 和生(東京大学 生産技術研究所 特任准教授)

「Data Scientist Casual Talk in 白金台」の内容報告

こんにちは、SSTDの髙橋です。 2020年に東京オリンピックが開催されることが決まりましたね、おめでとうございます。 一度は生でオリンピックを見てみたかったので、嬉しいです。 また、大きいイベント共に新しい技術の導入も進んでいくので、そういった観点から見ても嬉しいことですね。

さて、本日のブログは、私が9月6日(金)に参加した「Data Scientist Casual Talk in 白金台」の内容を紹介したいと思います。

(画像はこちらからお借り致しました。)

TreasureDataのtd import:prepare機能の比較検証

まだまだ暑さは続いておりますが、いかがお過ごしでしょうか。 SSTDの高橋です。

先日、データサイエンティスト養成読本を個人的に購入しました。 まだ読み終わってはいませんが、せっかく購入したので、こちらの「Data Scientist Casual Talk in 白金台」に参加する予定です。 参加される方はどうぞよろしくお願い致します。 書籍自体はログ収集からログ解析まで幅広い内容をサポートしているので、非常に勉強になりそうです。また、書籍内でも紹介されているfluentdは、過去のブログ記事でも紹介したことがありましたが、リアルタイムログ収集ツールとして非常に有用です。そのため、今後の本ブログでも詳しく紹介していきたいと思います。

さて、それではブログの内容に入ります。 今回は、tdの0.10.84から実装されたtd import機能について紹介していきます。

BIGDATAダッシュボード勉強会の御礼と報告

こんにちは、SSTDの高橋です。 弊社とTreasureData社様との共催で、BIGDATAダッシュボード勉強会を8月22日に行い、無事に終えることができました。 参加者の皆様・関係者の皆様に厚く御礼申し上げます。

さて、今回の勉強会では、ビッグデータを扱うために、データの可視化(ビジュアライゼーション)について考えるというテーマを掲げて開催致しました。 このテーマを掲げた理由として、データの収集・分析についての勉強会は非常に増えてきていますが、最終的にその結果を可視化することについての勉強会はまだまだ不足しているのではないかと感じていたからです。 今回の勉強会を通して、データの可視化やBIツールに対する皆様の興味を更に深めることができていたら幸いです。

さて、本題の勉強会の内容については、当日のハッシュタグの#dashboard2013を確認して頂いたり、既にブログで紹介して下さった方もいらっしゃるので、今回は勉強会で紹介されたBIツールを簡単に紹介していきたいと思います。

  1. Treasure Dataと連携するダッシュボードツール
  2. スモールデータ回帰分析ダッシュボード "adelie"
  3. 誰にも簡単にできるダッシュボード作成
  4. OSSを活用したダッシュボードのご紹介

Treasure Dataのデータを利用するプログラム(Java編)

こんばんは、SSTDの高橋です。 お盆もあっという間に過ぎ、8月も残すところ後わずかとなってしまいましたね。 今週の22日木曜日には、BIGDATAダッシュボード勉強会を開催致します。 おかげさまで、満員御礼となりました。ありがとうございます。 連休でリフレッシュした身体に目一杯ダッシュボードの知識を蓄えて頂ければと思います。

個人的な話ですが、お盆にArduinoとraspberry piを揃えてみました。何を作るか考え中です。 今のところはこんなことを考えています。

  • メッセージボトルに入れて、川から流してみる流水観測
  • 風船につけて飛ばして気象観測
  • 接触センサや距離センサを使った人計測
  • テレビを一緒に見るロボット(修論で似たようなことをしていたので)
それぞれどんなセンサをつけるかも検討中です。他にも良いアイデアがあればご連絡ください。

妄想は膨らむばかりですが、本題に移ります。 今回のブログテーマは、「Treasure Dataのデータを利用するプログラム(Java編)」です。

RedShiftの事始め~環境構築後編~

こんにちは。
暑い日が続きますが、皆様如何お過ごしでしょうか。
青いウサギのアイコンが目印のSSTD 手塚です。

青で思い出しましたけど、だいぶ前のニュースで真っ青な食べ物の特集をやっていました。
おいしいと言いながら真っ青なカレーを食べていましたが、
それはキャスターの方々は朝が早くてお腹がすいている時間だったからでは・・・?
なんて思ってしまったり。
青色は食欲を抑えたり、興奮状態を鎮めリラックスさせる色とされていますよね。
確かに真っ青のカレーをテレビで見たときはあまり美味しそうに見えませんでした。
着地点がないんですが、青で思い出したのでちょっと記載しました。



KMsysフリー素材集様より青色に加工された苺

と、まぁ特に何の脈略もない前振りもこれくらいに、RedShiftの事始めとして前回の続きを説明をしていきましょう。
あ、今回は文字だらけではなく、図も入るので読んでいて辛くなることは【多分】ありません。

RedShiftの事始め~環境構築前編~

こんにちは。SSTD 手塚です。
今回が二度目の投稿です。
青いウサギのアイコンが目印です。全く関係のない自己紹介です。
それはさておき、そろそろお盆も近くなり皆様夏休みなど取られている頃でしょうか。
いいですよね、夏休み。
欲しいです。夏休み。
いや、近々取りますけどね?

私はビールがあまり飲めません。大村より夏らしい写真を頂きました。セミナーに行った際に出てきたみたいです。

そんな含みを入れたところで今回のブログについてです。
【夏休み】ということも考えてこの空いた時間を家族サービスに利用するという方もいる一方、
何か新しい技術を触ってみようという人もいるかと思います。
そこで、今回はブログタイトル通り
「RedShiftの事始め」としてRedShiftを利用するまでの環境準備からサンプル実行までを
さくっとブログとして掲載しようと思った次第です。
SSTDの人間なんだからTreasureDataの入門記事の方がいいんじゃないの?と思う方がいるのも承知の上ですが・・・
TreasureDataの入門記事については大村が既に書いていますし、
SSTDとして先に検証を始めているTreasureData,Google BigQueryとの比較検証も行っていきたいので、今回はRedShiftです。
また中途半端に書きかけているMongoDBについてですが、RedShiftの検証が終わり次第また掲載させて頂ければと考えています。


それではRedShiftの検証を行っていこうと思います。
例によって私の書く記事はゆるーく始まりゆるーく終わります。
そういえば、今回のブログは画像がありません。

PigによるTreasureDataのデータ処理

こんにちは、髙橋です。 暑い日が続いていますが、皆様はいかがお過ごしでしょうか。

私は先日、『プログラミング Hive』 『Hadoop 第3版』刊行記念 Hadoopセミナーに参加してきました。 セミナーでは、Cloudera社の方や書籍翻訳者の玉川さんのお話を伺うことができ、充実した時間を過ごすことができました。 また、セミナー最後のグッズプレゼントのじゃんけん大会では、景品になっていたHiveTシャツに心惹かれたのですが、残念ながら初戦敗退でした…

Hadoopセミナーのように、ビッグデータに関連するセミナーや勉強会も盛んに行われていますので、夏休みのある方はビッグデータについて勉強する絶好の機会だと思います。 さて、前ふりはこれくらいにして、今回のブログの内容は、Hiveの対抗馬であるPigについてです。

Treasure DataにおけるHiveQLのTips

 こんにちは、今回のブログ担当 高橋です。
 本題とは逸れますが、ビッグデータに関連するトレンドとして、M2M(Machine to Machine)やIoT(Internet of Things)と呼ばれる技術があります。 SIOSビッグデータチームとしても、これらの技術によって大量に収集されるデータには注目しています。 これらの技術を個人で実現可能なプログラマブルデバイスとして、ArduinoやRaspberry Piが普及してきています。 特に、Arduinoは、接触センサや赤外センサなど各種センサを実装でき、なおかつBluetoothやZigBeeなどの通信モジュールの実装も可能です。 例えば、複数台のArduinoを組み合わせて自宅内センサネットワークを構築し、日常生活の見える化ができたら楽しそうですね。 こうしたビッグデータを生み出す様々なアイデアを実現するために、私たちも日々、ビッグデータ関連技術についての調査も進めています。
 さて、それでは本題に入ります。今回のブログのテーマは、HiveQLです。

Treasure Data - JDBC Driver

こんにちは、二日連続でSSTDの大村です。昨日は新社屋に舞い上がってビッグデータと何の関係もない記事を出してしまいましたので、今日はこちらのページのJDCB Driverのサンプルを実行してみた様子を紹介します。

ダウンロード

まずはJDBC Driverをダウンロードします。

JDBC Driver Download(2013/04/12 v0.2.2)

今回はダウンロードしたファイルを「C:\td\」の下に置きます。

treasure-data.propertiesの準備

notepad.exeなどでファイルを作成し、下記の2行をC:\td\treasure-data.propertiesに保存します。

td.logger.agentmode=false
td.api.key={td apikey:showで取得できるキー}

JDBCSample.javaの準備

本家のJDBCSample.javaをnotepad.exeなどでC:\td\JDBCSample.javaに保存します。26行目はご自身のメールアドレス、27行目はご自身のパスワードを入力してください。

CLASSPATH設定、コンパイル、実行

コマンドプロンプトを開いてCLASSPATHにダウンロードしたjarを設定します。事前にjavac,javaコマンドが実行できるよう設定しておきます。

実行すると一番下にwww_accessのレコード数が表示されます。

引越し報告

こんにちは、SSTDの大村です。梅雨も終わり暑さが厳しくなってきましたが、皆様いかがお過ごしですか!?ありがたいことにSSTDも熱い夏をすごすことができそうです。

さて、手前味噌で恐縮ですが、弊社の本社屋が7月16日に南麻布に移転しました。今回は番外編として新社屋の紹介をいたします。

新オフィスの詳細はこちらをご覧ください。
http://i.sios.com/news/info/iten-20130708.html

お客様をお迎えする受付の写真です。たくさんのお花をいただきましてありがとうございます。

トレジャーデータ社CEOの芳川様からもお花をいただきました。ありがとうございます。

splunk>live!の参加報告とSplunkの導入方法の紹介

ご無沙汰しております、今回のブログ担当の髙橋です。 猛暑が続いておりますが、皆様はいかがお過ごしでしょうか。 私たちビッグデータチームは、暑さに負けず、ビッグデータに関連するBIツールやDWHの調査を行っております。 その一環として、7月5日に開催されたsplunk>live!に参加しましたので、その報告とSplunkの導入方法を紹介致します。

splunk>live!の報告

以下の5つの発表が行われました。
  1. Splunkの概要とデモ
  2. 事例:稼動データ活用による昇降機メンテナンスサービス
  3. 事例:標的型サイバー攻撃への実践的対策
  4. 事例:MDMサービスでのSplunkを活用したサービス監視
  5. Splunk最新製品動向

Google BigQuery - bq command編

こんにちは、三回連続でSSTDの大村です。1年の半分がすぎてもう7月ですね。私事ですが、弊社の社屋移転まで10日あまりとなりました。各種説明会、片付けなどで社内がばたばたしています。当たり前のように通勤していたオフィスですがあと10日で別の場所になるのかと思うと急にセンチメンタルな気分になります。

前回までウェブインターフェースであるBigQuery BrowserからBigQueryを操作していましたが、コマンドラインから操作するためのbq Command-line Toolも用意されています。このbqはpythonベースのツールになっています。今回はbqの設定をし、簡単なコマンドの入力までを紹介します。

Google BigQuery - データセット、テーブル作成編

こんにちは、SSTDの大村です。わが社もクールビズになったのですが、オフィスフロアがだっだ広いので場所によっては冷房が強すぎで寒い席があります。まさに私の席ですが。。。女の割には熱がりのほうなのですが、それでも寒いですね。。

写真は前回に引き続き町田リス園です。そろそろお気づきかと思いますが顔出しパネルが大好きです。でも、この顔出しパネルはなぜか顔を出すところにプラ板がついていて、後ろに子供がいるんですが光の反射でいまいち写りが悪いですね。残念です。

前回はGoogle BigQueryを試してみましたが、今回は自分でデータセットとテーブルを作成してみましょう。

Google BigQuery - お試し編

こんにちは、SSTDの大村です。梅雨本番ですがいかがお過ごしですか?先日、町田市にある町田リス園に行ってきました。狭い施設のようだったのでいままで敬遠していたのですが思いのほか楽しかったです。主に小動物に餌付けする施設なのですが、あらゆる動物が生命力にあふれていて元気をもらえました。というか元気すぎでした。

今回はGoogle社が提供しているビッグデータ分析サービスのBigQueryを紹介します。

Google BigQueryは今年6月に値下げと分析関数の強化などの機能追加が発表されたり、ベースとして利用しているDremelをオープンソース化しようという動きもあり、今注目すべきビッグデータ技術です。早速使ってみましょう。利用前にGoogleアカウントを作成しておく必要があります。

MongoDBを触ってみる~導入・動作確認編~

はじめまして。SSTD 手塚です。
SIOSに入社して3年目になります。
SSTDは初期から担当していますが、ブログの執筆は今回が初めてとなります。
ちなみにですが・・・。
学生時代は今の業務とは異なることを学習していたため、知識ゼロからのスタートです。
どうぞ宜しくお願い致します。

今回の記事はMongoDBを触ってみるという記事になっているのですが・・・
題名を見てTreasureDataに関係ないじゃん!とか思う方もいらっしゃるかと思います。
私の執筆回は本題とは逸れた話がまじるんだなぁ程度で読んでくださればと思います。

なお、私の執筆回はゆるーく始まりゆるーく終わると思います。

と言うわけで、早速MongoDBを導入し、報告を行なっていきます。
報告を行なう前に今回の検証機を紹介します。

-検証機スペック-

OS:CentOS 5.x
メモリ:2GB
HDD:150GB
その辺にある仮想マシンを使います。
仮想マシンを使うのは何故かと言いますと、
後々Sharding,ReplicaSetの検証を行うため、
その都度物理マシン準備してるのもあれだなぁっていう何とも怠惰な理由です。

Treasure Dataのデータを利用するプログラム(Ruby編)

こんにちは、SSTDの大村です。セミナーも終わりゆっくりしていたいところですが、新しいお客様にもめぐり合え、忙しい日々をすごしています。うれしいかぎりです。これからもさまざまなお客様と出会えるように精進していきます。

写真は会社の近くの東京タワーです。ライトアップされた東京タワーを近くで見ると心がやすらぎますが、7月に社屋移転予定なので、東京タワーがちょっと遠くなると思うと残念です。

今回はTresureDataを利用するプログラムを書いてみようと思います。Treasure Dataの基本機能でできないことも、プログラムから操作すれば思うがまま、自由自在ですね。操作自体はとっても簡単なので、あとは他のアプリケーションなどと接続するプログラミングをすればよいだけなのです。今回はRubyからの操作を見てみましょう。

『Treasure Dataが拡げるBIGDATA最新動向』セミナー報告

こんにちは、SSTDの大村です。最近、雨の日が増えてきて朝からいやな気分ですね。ずっと座って仕事をしていると関節が痛くなってきてしまうので、1時間に一度くらいは体を動かすようにしています。

5月17日にトレジャーデータ社との共催で、『Treasure Dataが拡げるBIGDATA最新動向』を開催させていただきました。今回はその報告をさせていただきます。

最初に弊社山崎執行役員による開会の挨拶、Treasure Dataをご利用いただいておりますお客様の先進事例紹介に続き、トレジャーデータ社の芳川CEO様による最新市場動向とTreasure Data の戦略に関する講演、同社チーフソフトウェアアーキテクト西澤様によるTreasure Data Service 最新製品情報の詳細説明などがありました。その後、弊社下川と私による『SIOS Support for Treasure Data デモンストレーション』というタイトルの今後の活動方針の報告とトレジャーデータに触れてみよう!というまだTreasure Dataに触れたことがない方向けのデモンストレーションを行いました。

MySQLへの書き込みとスケジュール登録

こんにちは、SSTDの大村です。いよいよ『Treasure Dataが拡げるBIGDATA最新動向』が今週末に開催となります。会場の下見などを行い準備を進めています。当日はトレジャーデータ社の芳川CEOによるビジョンと戦略に関する講演や先進事例の紹介もあります。会場は東京駅からすぐの丸の内 三菱ビル エムプラス/サクセスで、とても交通の便がよい便利な場所にあります。下は会場の写真です。

さて、前回はTreasure Data内のデータを外部ファイルに出力しました。Treasure DataはBIツールなどで分析を行うためのデータを外部DBにすることができます。今回はMySQLにデータを定期的に出力する方法を紹介します。

Treasure Data内のデータの出力

こんにちは、SSTDの大村です。皆様、ゴールデンウィークはいかがでしたでしょうか?私はひざが痛かったので整体に久しぶりに行ったら「痩せないと治らないよ!」と言われてしまい、人生初の美容目的以外のダイエット中です。近所のスイミングクラブに入会しようかどうか悩んでいます。

我が家の花壇は花満開です。

本題に移る前に宣伝ですが、弊社では来たる5/17(金)にトレジャーデータ社との共催で、無料セミナー『Treasure Dataが拡げるBIGDATA最新動向』を開催させていただくこととなりました。本セミナーでは、「Treasure Data Service」を利用した今後のビッグデータ活用の参考として頂ける先進事例や、トレジャーデータ社の芳川CEOによるビジョンと戦略に関する講演、Treasure Data 利用方法のデモなど、最新情報について紹介させていただきます。 実は。。。私がデモをさせていただく予定なんです(汗汗)。まだ、席がありますのでよろしかったらいらしてください。

さて、前回はTreasure Dataにデータをアップロードしました。Treasure Dataはたくさんのデータをためておくことができる倉庫としても利用できるのですが、Treasure Dataは内部のデータを分析することもできますし、別の場所に出力することもできます。今回はTreasure Dataにアップロードしたデータを利用する方法を紹介したいと思います。

アクセスログをTreasure Dataに送ってみよう

SSTDの大村です。GWのど真ん中ですが、いかがお過ごしですか?後半の4日間は子供でも連れてどこかに出かけたいなと思っています。ゴリラにはまっている娘のためにゴリラがいる動物園に行こうか、息子のために遊園地に行こうか、両方は体力とお財布が。。と思案中です。結局、近所の公園でサッカーとかして終わらせたい。。。と全国の親御さんたちと同じ気持ちです。

さて、みなさんfluentdってご存知ですか?トレジャーデータ社の古橋さんが作られたOSSのログ収集ツールです。詳しくは古橋さんのブログをご覧ください。このfluentdですが、多くの方に愛されて成長し続けています。今回はfluentdでWebのアクセスログを移動し、Treasure Dataにアップロードする方法のご紹介をさせていただきます。

CSVからMessagePack形式への変換スクリプト

 初めまして、本年度サイオステクノロジー新入社員の髙橋達です。 4月から、Treasure Data(以下、TD)チームに配属となり、ビッグデータやクラウドソリューションについて勉強をしています。 元々、環境知能という研究分野に携わっており、SNSやカメラなどの環境センサを駆使して、人の行動を分析し、ロボットやスマホなどで人にサービスを提供することを目指すという研究を行っていました。 今後は、ビッグデータやTDについて、情報発信をして行けるように頑張ります。

 さて、話は変わって、今回は、TDにデータを一括でアップロードする際に利用するMessagePack(msgpack)に関するプログラムを紹介します。

1. csvからmsgpackへの変換

1.1. 概要

 TDでは、ファイルのインポートには、JSON形式かmsgpack形式のどちらかで行う事が可能です。 そのため、ログデータで用いられることが多いcsv形式からmsgpack形式に変換することが多々あります。 そこで、csv形式のファイルからmsgpack形式に変換を行い、msgpack形式のファイルをTDにアップロードするという一連の流れを追いながら、 プログラムの説明を行いたいと思います。

Treasure Dataを使ってみよう! その2

こんにちは、SSTDの大村です。この記事はTreasure Dataを使ってみよう! その1の続きです。

ログイン

それでは次はチュートリアルのステップ2に従って、自分の領域を利用するためにログインしましょう。

>td account -f
コマンドラインに上のコマンドを入力したら
Enter your Treasure Data credentials.
Email:
と表示されるので登録したメールアドレスを入力します。
Password (typing will be hidden):
次はパスワードです。入力しても何も表示されませんが、パスワードを打ち終わったらEnterしましょう。
Authenticated successfully.
Use 'td db:create ' to create a database.
と表示されれば成功です。

Treasure Dataを使ってみよう! その1

こんにちは、SSTDの大村です。またお前か!と思わずに他のメンバーもそのうち登場しますんでお楽しみにしてください。

さて、TreasureDataというものの存在はわかったら、まずは使ってみたい!と思うのが人情ってものです。その場合はどうしたらいいのでしょう?
電話?メール?契約?入金?
ノンノンです。
まずはTreasureDataにアカウントを作成し、無料版のTreasureDataを使ってみてください!

Treasure Dataにアカウントの作成

まずはTreasure Dataのサイトにアクセスします。http://www.treasure-data.com/

上の画面のSign UPアカウント作成のどちらかのボタンをクリックします。

SSTD発足のご挨拶

はじめまして、SSTDの中の人をしていますサイオステクノロジーの大村です。

2013年4月1日にSSTDは活動を開始しました。そして活動開始を記念してブログを始めることになりました!!日々の業務やビッグデータ関連の技術について紹介、調査、評価などを行います。

勝手に盛り上がっているけどSSTDってなに?と思いますよね。SIOS Support for Treasure Dataの略なんですが、和訳するとビッグデータ導入支援サービスとなります。主にTresure Dataの導入サポートとその関連技術に関する質問に回答する日本の窓口になります。平たく言うとTreasureDataの日本のサポート部隊です。サイオステクノロジーはTreasure Data販売の日本の代理店なのですが、売りっぱなしじゃないぞ!ってことです。

サポート部隊といってもお客様から質問されてから調べるわけではなく、日々Treasure Dataやビッグデータまわりの学習、調査や研究をしているのでその過程で蓄えたKnowledgeをブログにも書いていきます。

ところで、Treasure Dataってなに?という方もいるかもしれません。米国で起業なさった日本人のエンジニア集団であるトレジャーデータ社が提供しているサービスの名称です。詳しくはリンク先をご覧ください。Hadoopの問題点を克服し、簡単にたくさんのデータを扱うためのサービスです。Treasure Dataによってあなたも明日から簡単にビッグデータと触れ合うことができるようになるのです。

最初はたいしたことが書けないかもしれませんが、一緒に成長していきましょうね。

執筆:大村@SSTD