APACHE SPARK in Japanese translation

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Examples of using Apache spark in English and their translations into Japanese

HANA Vora is based on the combination of Hadoop 2.0/ YARN and Apache Spark.
HANAVoraは、ApacheSparkと「Hadoop2.0/YARN」の組み合わせがベースとなっている。

Apache Spark has recently emerged as the framework of choice to address many of these challenges.
ApacheSparkは、この課題の多くに対応するための最適なフレームワークとして最近登場しました。

Apache Spark is known for its ease of use in creating algorithms that harness insight from complex data.
ApacheSparkは、複雑なデータから洞察を引き出すアルゴリズムを容易に作成できることで有名です。

Apache Spark, an in-memory data processing framework, is increasingly the solution of choice.
インメモリのデータ処理フレームワークのApacheSparkは、ますます最適なソリューションになります。

Apache Spark is a next generation batch processing framework with stream processing capabilities.
ApacheSparkは、ストリーム処理機能を備えた次世代のバッチ処理フレームワークです。

IBM is committed to making Apache Spark the engine that will power this next wave of machine learning.
IBMは、ApacheSparkを、機械学習の次の波に力を与えるエンジンとするべく尽力します。

Big data" cluster computing applications can connect InterSystems IRIS to Apache Spark to produce and consume data in parallel at tremendous rates.
ビッグ"データクラスタコンピューティングアプリケーションは、InterSystemsIRISから、ApacheSparkに接続して、非常に高いレートで並列的にデータの生成と使用が可能です。

Apache Spark is a lightning-fast cluster computing designed for fast computation.
Apacheのスパークは、高速計算用に設計された超高速のクラスタコンピューティングです。

Apache Spark attracts a lot of attention as a faster distributed processing engine than Hadoop MapReduce, written in Scala.
分散処理基盤であるHadoopMapReduceより高速に処理できるとして、Scalaで実装されたApacheSparkが注目を集めています。

Before writing to Apache Spark, set the SPARK_HOME environment variable to the folder where Apache Spark is installed.
ApacheSparkに書き込む場合は、SPARK_HOME環境変数を、ApacheSparkがインストールされているフォルダーに設定します。

An Apache Kafka connector to ingest streaming data in real time, and an Apache Spark connector to publish machine learning results for interactive analysis via SQL.
ApacheKafkaコネクタはストリーミングデータをリアルタイムで取り込み，ApacheSparkコネクタはSQLを用いた対話的データ分析のための機械学習結果を得ることができます。

Cosmos DB can be integrated with open source products such as Apache Spark or Apache Kafka as well as proprietary products such as Azure Search, Azure Data Factory, and HDInsight.
CosmosDBは、ApacheSparkやApacheKafkaなどのオープンソース製品や、AzureSearch、AzureDataFactory、HDInsightなどの独自の製品と統合することができる。

The modifications made on Apache Spark applications and result of Presto queries that are yet to be saved are stored in Redis, the result of running applications and queries and the content of the notebook are saved in MySQL.
また、Notebook編集中の未保存のApacheSparkアプリケーションおよびPrestoクエリの実行結果の格納先としてRedisを、実行結果を含むNotebookの保存内容の格納先としてMySQLをそれぞれ使用しています。

Azure Databricks is a fast, easy, and collaborative Apache Spark based analytics platform that simplifies the process of building big data and artificial intelligence(AI) solutions.
AzureDatabricksは、高速で使いやすい、コラボレーション対応のApacheSparkベースの分析プラットフォームであり、ビッグデータと人工知能(AI)のソリューションの構築プロセスを簡素化します。

Using Apache Spark Streaming on Amazon EMR, Hearst's editorial staff can keep a real-time pulse on which articles are performing well and which themes are trending.
AmazonEMRでApacheSparkStreamingを使用することで、Hearstの編集スタッフは、どの記事がよい成績を上げ、どのテーマがトレンドになっているのか、リアルタイムの動きを把握できています。

Survey results show that frameworks such as, Apache Spark, Apache Kafka, and Akka, designed to meet the demand of continuous data, were the more popular choices as shown below.
調査結果によると、連続型データの要求を満たすように設計されたApacheSpark、ApacheKafka、Akkaなどのフレームワークが、以下のようにより一般的な選択肢となっていた。

That includes products like SQL Server, the open source programming interface Apache Spark, Azure Data Factory and Azure Data Studio, as well as notebook interfaces preferred by many data professionals to clean and model data.
同サービスには、SQLServerなどの製品、オープンソースのプログラミングインターフェースであるApacheSpark、AzureDataFactory、AzureDataStudio、さらに、データの洗浄とモデル化において多くのデータプロフェッショナルが好むノートブックインターフェースが含まれます。

Tools like Apache Drill(which support ANSI SQL), Apache Spark(which can be used with common programming languages, including Java, Scala, and Python) are good choices.
ApacheDrill(ANSISQLをサポート)、ApacheSpark(Java、Scala、Pythonなどの普及したプログラム言語で使用できる)のようなツールは、よい選択だ。

The engineering team adopted Hadoop in the next phase to ingest data from multiple stores without transforming it. Apache Spark, Apache Hive and Presto as the query engine were part of the stack.
次のフェーズでは、複数のストアのデータを変換せずに取り込むためにHadoopが採用され、ApacheSpark、ApacheHive、クエリエンジンのPrestoがスタックに組み込まれた。

DC/OS Universe is a package management and deployment system, not unlike Apt or Yum, but for distributed systems, including Apache Spark, Kafka, Cassandra and Zeppelin, and others.
DC/OSのUniverseはパッケージの管理およびデプロイメント用システムで、AptやYumと似ていますが、ApacheSpark、Kafka、Cassandra、Zeppelin、その他のサービス(英語)といった分散システムに向けたものです。