Re:dash (study meeting)

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今回使った時間配分

demoを見せれるようにset up : 2割

demoを見せれるようにsql : 5割

文章まとめ: 3割

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なので

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demo重視の勉強会にする

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What is Re:dash

• Open Source Data Collaboration and Visualization Platform
  • http://docs.redash.io/en/latest/
• BI(Business Intelligence) Tool
• Open Source
  • https://github.com/getredash/redash
• Supported Data Sources
  • PostgreSQL,Redshift,Greenplum,MySQL,Google BigQuery,Graphite,MongoDB,ElasticSearch,InfluxDB,Presto,Hive,Impala,Google Spreadsheets,Python,Vertica,Oracle,Treasure Data,Microsoft SQL Server

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主な機能

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• クエリーの登録

• Visualize

  • Boxplot
  • Chart
    • Line
    • Bar
    • Area
    • Pie
    • Scatter
  • Cohort
  • Counter
  • Map
  • Pivot Table

• http://redash.io/static/img/redash_screenshot_dashboard.png

• Alerts

• Share

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Set up Re:dash

• http://docs.redash.io/en/latest/setup.html
  • AWS image
  • GCP image
  • Docker Compose
  • Heroku
  • Other

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Architecture

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Production

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今回はすべてlocal

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Setting up Re:dash from Docker

1. git clone https://github.com/getredash/redash.git
2. Rename docker-compose-example.yml to docker-compose.yml
3. Set up DB docker-compose up -d postgres
4. Create DB Schema ./setup/docker/create_database.sh
5. Run docker-compose up

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Demo

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ES+Kibanaと役割重複！？

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Difference between ES+Kibana

ES+Kibana

• indexされたデータを分析対象
• 自分でインデックスするデータを予め決めてESにStore

Re:dash

• データストアすべてが対象で分析可能
• データストアは別にある前提

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まとめ

• SQLは覚える必要がある
• データストアによってクエリは変わるけど
• SQLはエンジニアだけが使う時代はもう終わってるよ
• 可視化までの超簡単
• データの民主化
• ES+Kibanaとの切り分け重要
• Data Engineer