BigQueryで150万円溶かした人の顔 - Qiita
※ かなり前の記事ですが、未だに引用されるので一応追記しておきます。タイトルと画像がキャッチーなのはちょっと反省していますが、これを見てBigQuery使うのを躊躇している人は多分あまり内容を読んでいないので気にする必要はないです。自分は当時の会社でも今の会社でも個人でも普通にBigQuery使っていて解析用データなどはBigQueryに入れる設計をよくしています。また、アドベントカレンダーだったのでネタっぽく書きましたが事前に想定できる金額です。 ※ 代役：プロ生ちゃん（暮井 慧） 巷のBigQueryの噂と言えば「とにかく安い」「数億行フルスキャンしても早い」などなど。とりわけ料金に関しては保存しておくだけであれば無視できるほど安く、SQLに不慣れなプロデューサーがクエリを実行しても月数ドルで済むなど、賞賛すべき事例は枚挙に暇がありません。 しかし、使い方によってはかなり大きな金額を使
ネストされたJSONデータをFluentdでGoogle BigQueryに投入してクエリを実行する
ネストされたJSONデータ（https://cloud.google.com/bigquery/docs/personsData.json）を、fluentdを使ってGoogle BigQueryに投入します。 BigQueryは、こういった構造化されたデータに対応する WITHIN、FLATTEN といったSQL関数が準備されています。 これらを利用したSQLクエリを構築してデータを取り出してみます。 プロジェクトを作成 https://console.developers.google.com/project Google Developers Consoleを開き、プロジェクトを作成して、『プロジェクト ID』『メールアドレス』をメモしておいてください。 また、P12キーファイルを保存しておいてください。 認証で必要になります。 サーバ AMI: CentOS 6 (x86_64)
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