MAPREDUCE in Japanese translation

• mapreduce

Examples of using Mapreduce in English and their translations into Japanese

Is there any additional work being done to simplify the management of a cluster, the HDFS, MapReduce processes, etc.?
クラスタの管理やHDFS、MapReduceのプロセスなどを単純化するための動きは他にもありますか？

MapReduce is a programming model that was first used by Google for indexing its search operations.
MapReduceは、検索のインデックス化のためにGoogleが最初に使用したプログラミングモデルです。

Amazon Elastic MapReduce makes it easy to quickly and cost-effectively process vast amounts of data.
AmazonElasticMapReduceは、素早く、コスト効率よく、大量のデータを処理することができます。

Therefore, an implementation of the MapReduce framework was adopted by an Apache open-source project named Hadoop.
そこで、MapReduceのフレームワークの実装のひとつがHadoopという名前で、Apacheのオープンソースプロジェクトで採択されました。

As a target for development, MapReduce is known for having a rather steep learning curve.
開発のターゲットとして、MapReduceはかなり急な学習曲線を持つことで知られています。

We're providing three distinct access routes to Elastic MapReduce.
私たちはElasticMapReduceに対して3つの異なるアクセス・ルートを設けています。

Hadoop MapReduce is also constrained by its static slot-based resource management model.
HadoopMapReduceは静的なスロットベースのリソースマネジメントモデルによっても制約されています。

The library can be seen as a simple implementation of the map in MapReduce where we do not do any of distributed file system work.
このライブラリは、MapReduceのマップのシンプルな実装に見えますが、分散ファイルシステムの仕事はしません。

Running with Hadoop, MapReduce enables it to perform parallel batch processing.
MapReduceはHadoopとともに動作し、Hadoopが並列バッチ処理を行うことを可能にする。

Amazon Web Services(AWS) has updated its Elastic MapReduce console, making it easier to manage large amounts of data.
AmazonWebServices(AWS)が、同社のElasticMapReduceのコンソールをアップデートして、大量のデータをより容易に管理できるようにした。

Cloudera claims the new platform, which is entering public beta, can process queries 10 to 30 times faster than Hive/MapReduce.
Clouderaによれば、パブリックベータ版になったこの製品はHive/MapReduceよりも10倍から30倍も速くクエリを処理できる。

MapReduce, which Jeff and Sanjay wrote in a corner office overlooking a duck pond, imposed order on a process that could be mind-bendingly complicated.
JeffとSanjayがアヒルが泳いでいる池が見下ろせるオフィスで書いたMapReduceは、非常に複雑なプロセスに秩序を課します。

Pig offers an abstraction on top of the Salesforce Hadoop infrastructure to permit MapReduce processing within the context of the established Salesforce multi-tenant architecture.
Pigにより、SalesforceHadoopインフラストラクチャが抽象化され、確立されたSalesforceマルチテナントアーキテクチャのコンテキスト内でMapReduceの処理を実行できます。

Mortar uses Elastic MapReduce to power Hadoop execution at scale.
MortarはスケールでHadoopの実行の電源を供給するためElasticMapReduceを使用しています。

For instance, Apache Spark, another framework, can hook into Hadoop to replace MapReduce.
たとえば、別のフレームワークであるApacheSpark*は、HadoopにフックしてMapReduceを置き換えることができます。

Built using many of the same principles as Hadoop's MapReduce engine, Spark focuses primarily on speeding up batch processing workloads by offering full in-memory computation and processing optimization.
HadoopのMapReduceエンジンと同じ原則の多くを使用して構築されたSparkは、完全なメモリ内計算と処理の最適化を提供することにより、主にバッチ処理ワークロードの高速化に焦点を当てています。

In particular we are seeking ideas for more efficient MapReduce compilation(including cost-based optimizations), new MapReduce design patterns, and support for more data sources and targets like HCatalog, Solr, and ElasticSearch.
特に我々はもっと効率的なMapReduceコンパイル(コストベースの最適化を含む)、新しいMapReduceデザインパターン、そしてもっとHCatalog,Solr,ElasticSearchのようなデータソースとターゲットをサポートするためのアイデアを求めている。

Case studies will come to you at the end of the course and you will be using architecture sand frameworks like HIVE, PIG, MapReduce and HBase for performing analytics on the Big Data in real time.
ケーススタディはコース終了時に到着し、HIVE、PIG、MapReduce、HBaseなどのアーキテクチャの砂のフレームワークを利用して、ビッグデータの解析をリアルタイムで実行します。

The software package includes a distribution of Apache Hadoop, the Pig programming language for MapReduce programming, connectors to IBM's DB2 database, and IBM BigSheets, a browser-based, spreadsheet-metaphor interface for exploring data within Hadoop.
このソフトウェアパッケージは、ApacheHadoopのディストリビューション、MapReduceプログラミング用Pigプログラミング言語、IBMDB2データベースへのコネクタ、Hadoop内のデータを参照するための、ブラウザベースのスプレッドシートのようなインタフェースを持つIBMBigSheetsを含む。

Configuration overview and important configuration file, Configuration parameters and values, HDFS parameters MapReduce parameters, Hadoop environment setup,‘Include' and‘Exclude' configuration files, Lab: MapReduce Performance Tuning.
設定概要と重要な設定ファイル、設定パラメータと値、HDFSパラメータMapReduceパラメータ、Hadoop環境設定、'Include'と'Exclude'設定ファイル、Lab：MapReduceパフォーマンスチューニング。