「Amazon S3」に関する記事

2023年02月20日

Amazon S3 の日別フォルダから動的にファイルを取り出してBigQuery にレプリケーションする:CData Sync

データパイプラインツールのCData Sync を使って、Amazon S3 に日別に作成されたフォルダに格納されているCSV ファイルの中身を動的に取得し、BigQuery に連携する方法をご紹介します。

2022年11月22日

Tableau Desktop でAmazon S3 上のCSV データを利用する:CData Tableau Connector

CData Tableau Connector for CSVを使って、Amazon S3 上にあるCSV データを読み取り、可視化する方法をご紹介します。

2022年11月04日

AWS Glue でTwitter データとGoogle スプレッドシートのデータをS3 に格納:CData Connect Cloud

CData Connect Cloud を利用してAWS Glue からTwitter とGoogle スプレッドシートに接続し、指定したデータをCSV 形式でS3 に出力する2つのジョブの作成方法をご紹介します。

2022年02月15日

ログファイルをS3などにアーカイブできる機能が追加されました:CData Sync

こんにちは、テクニカルサポートエンジニアの宮本です。 前回はログ手動削除機能についてご紹介しましたが、今回もログ関連でログアーカイブ機能についてご紹介します。 ※ログ手動削除機能について www.cdatablog.jp ログアーカイブ機能とは 前回ご紹介した…

2021年09月24日

CData Sync Amazon S3 Destination が Parquet フォーマットをサポート

こんにちは。CData Software Japan リードエンジニアの杉本です。 以前、CData Sync の Amazon S3 Destination 機能について紹介したのですが、 www.cdatablog.jp www.cdatablog.jp 今回は新しく追加された機能、Parquetフォーマットのサポートを紹介したい…

2021年08月19日

クラウド勤怠管理システムKING OF TIMEのデータをCData SyncでMySQLに複製またはAmazon S3へCSV出力する方法

こんにちは。CData Software Japanテクニカルサポートエンジニアの菅原です。 今回はCData Syncを使って、クラウド勤怠管理システムKING OF TIMEのデータをMySQLへ複製する方法やAmazon S3へCSV出力する方法を紹介します。 KING OF TIMEとは? 手順(KING OF…

2021年07月20日

CData Sync Amazon S3 Destination が相対パスによるレプリケーションをサポートしました

こんにちは。CData Software Japan リードエンジニアの杉本です。 この前このBlogで紹介したCData Sync の Amazon S3 Destination 連携ですが、今回新しい機能が追加されたので紹介したいと思います。 www.cdatablog.jp 通常Amazon S3 Destination は「Bucke…

2021年07月19日

CData Sync Amazon S3 Destination の使い方

こんにちは。CData Software Japan リードエンジニアの杉本です。 今回は CDataSync の連携先の一つとしてよくご相談をいただく、Amaozn S3 Destination の使い方を解説したいと思います。 Amazon S3 Destination とは? 利用手順 CData Sync のセットアップ…

2020年04月21日

kintoneのデータをS3に連携してAthena経由でQuickSightで可視化する:CDataSync

こんにちは、エンジニアの宮本です。 今回は、「kintone」 から 「Amazon S3」 へ CData Sync を使ってCSVファイルを連携し、その連携データを 「Amazon Athena」 を通してマネージドBIツール 「Quick Sight」で可視化する内容をご紹介します。 構成 そもそ…

2018年12月11日

企業データをデータウェアハウスに統合すべき10の理由

優秀なリーダーたちは企業組織をデータで変革しています。整理された数字を使って経営判断を行い、チームを数値化されたゴールに向かって動かします。より高い効率、スピードのある生産、より低いコスト---これらを達成するのは企業データを使いこなす者のみ…