Examples of using Stream processing in English and their translations into Japanese
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Colloquial
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Ecclesiastic
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Computer
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Programming
Stream processing: After capturing real-time messages, the solution must process them by filtering, aggregating, and otherwise preparing the data for analysis.
Streamprocessing.このソリューションでは、リアルタイムメッセージを取得した後、分析用にデータをフィルターしたり、集計したり、その他の準備を行ったりして、それらのメッセージを処理する必要があります。Jonas Bonér talked about event driven services and how event driven architectures(EDA) and event stream processing(ESP) technologies are helping with designing the modern applications based on distributed systems.
JonasBoner氏がイベント駆動サービスについて講演し、イベント駆動アーキテクチャ(EDA)とイベントストリーム処理(ESP)テクノロジが、分散システムを基盤とする現代的なアプリケーション設計において果たす役割について説明した。Facebook uses LogDevice internally in its datacenters for stream processing pipelines, distribution of database index updates, machine learning pipelines, replication pipelines, and durable task queues where it ingests over 1TB/sec of data.
FacebookではLogDeviceを、自社のデータセンタで、ストリーム処理パイプライン、データベースインデックス更新の配信、マシンラーニングパイプライン、レプリケーションパイプライン、耐久性を持ったタスクキューなどの目的で運用しており、毎秒1TB以上のデータを取り込んでいる。While referencing HDFS between each calculation leads to some serious performance issues when batch processing, it solves a number of problems when stream processing.
各計算間でHDFSを参照すると、バッチ処理時の深刻なパフォーマンスの問題が発生しますが、ストリーム処理時の多くの問題が解決します。The MapR Converged Data Platform integrates file, database, stream processing, and analytics to accelerate data-driven applications and address emerging IoT(Internet of Things) needs.
MapRコンバージド・データ・プラットフォームは、ファイルやデータベース、ストリーミング処理、分析を統合し、データ駆動型アプリケーションの実現を加速して、台頭するIoT（モノのインターネット）のニーズに応えます。Stream processing solutions like Storm and Kafka have caught the attention of many enterprises due to their superior approach to ETL(extract, transform, load) and data integration.
StormとKafkaのようなストリーム処理のソリューションが多くの企業から注目されているのは、それらの、ETL(extract,transform,load)（取り出し、加工変形、ロード）への優れたアプローチと、データの統合化のせいだ。It is based on Hadoop MapReduce and it extends the MapReduce model to efficiently use it for more types of computations, which includes interactive queries and stream processing.
これは、HadoopのMapReduceの上に構築され、それが効率的に対話型クエリとストリーム処理が含ま計算のより多くの種類を使用するようにMapReduceのモデルを拡張します。Additionally, Flink's stream processing is able to understand the concept of"event time", meaning the time that the event actually occurred, and can handle sessions as well.
さらに、Flinkのストリーム処理は、「イベント時間」の概念、つまりイベントが実際に発生した時間を理解でき、セッションも処理できます。High-level-DSL API and low-level API Kafka Streams supports two kinds of APIs to program stream processing; a high-level DSL API and a low-level API.
High-level-DSLAPIとLow-levelAPIKafkaStreamsは、ストリームプロセッシングのプログラミングのためにHigh-level-DSLとLow-levelAPIの2つのAPIに対応しています。When stream processing is started, the model will be updated with all items in the stream using the given method and the feature extractor attached to the model.
ストリームの処理が始まると指定されたメソッドとモデルの特徴抽出関数を用いて、ストリームの全データでモデルのアップデートを行います。It was built on top of Hadoop MapReduce and it extends the MapReduce model to efficiently use more types of computations which includes Interactive Queries and Stream Processing.
これは、HadoopのMapReduceの上に構築され、それが効率的に対話型クエリとストリーム処理が含ま計算のより多くの種類を使用するようにMapReduceのモデルを拡張します。The two goals may seem unrelated, but we're actually trying to adopt the same technologies for both; Apache Kafka and stream processing.
この2つの目的は互いに関連性がないようにみえますが、これらの目的を達成するために、ApacheKafkaとストリームプロセッシング技術を適用することを考えています。Stream processing: After capturing real-time messages, the solution must process them by filtering, aggregating, and otherwise preparing the data for analysis.
Aftercapturingreal-timemessages,thesolutionmustprocessthembyfiltering,aggregating,andotherwisepreparingthedataforanalysis.処理されたストリームデータは、その後、出力シンクに書き込まれます。Reactive meaning that it supports the Reactive Streams API, an"initiative to provide a standard for asynchronous stream processing with non-blocking back pressure"(other implementations include Akka, MongoDB, RxJava, Vert. x, etc.) and supports building applications according to the Reactive Manifesto.
Reactiveという名は,"非ブロック型のバックプレッシャを備えた非同期ストリーム処理の標準型を提供しようという試み"としてReactiveStreamsAPIをサポートすること,リアクティブ宣言(ReactiveManifesto)に従ったアプリケーションの構築をサポートすること。Our research focuses on engine issues of data stream processing, which filters stream data according to users°« interests and deliveries the data to the corresponding users with high performance, powerful expressiveness, self-adaptive capability.
われわれは、データストリーム処理のエンジンに関する問題を特に研究している。このエンジンは、高速で表現力豊かな自己適応性があり、ユーザの関心にあわせてデータを選択し、適切なユーザに配送するフィルタ機能を持つ。A recent survey of data architects, IT managers, and BI analysts found that almost 70% of respondents preferred Spark over MapReduce, which is batch oriented and doesn't lend itself interactive applications or real-time stream processing quite as well as Spark does.
データ設計者、ITマネージャー、BIアナリストを対象に行われたアンケート調査(英語)では、回答者のほぼ70%が、バッチ指向でありインタラクティブなアプリケーションやリアルタイムのストリーム処理に適さない現在のMapReduceより、Sparkを好んでいるという結果が出ました。In a survey of data architects, IT managers, and BI analysts, nearly 70% of the respondents favored Spark over incumbent MapReduce, which is batch-oriented and doesn't lend itself to interactive applications or real-time stream processing.
データ設計者、ITマネージャー、BIアナリストを対象に行われたアンケート調査(英語)では、回答者のほぼ70%が、バッチ指向でありインタラクティブなアプリケーションやリアルタイムのストリーム処理に適さない現在のMapReduceより、Sparkを好んでいるという結果が出ました。Stream processing is already widely used for analytics and monitoring purposes(e.g., finding certain patterns of events for fraud detection purposes, or alerting about anomalies in time series data), but in this report we saw that stream processing is also good for situations that are traditionally considered to be in the realm of OLTP databases: maintaining indexes and materialized views.
ストリーム処理は、分析や監視の目的（例えば、詐欺検出のための特定のパターンの検出、時系列データの異常に関する警告など）ですでに広く使われているが、このレポートでストリーム処理も伝統的にOLTPデータベースの領域(インデックの管理やマテリアライズド・ビュー)にあると考えられることが分かった。Samza greatly simplifies many parts of stream processing and offers low latency performance.
Samzaは、ストリーム処理の多くの部分を大幅に簡素化し、低レイテンシパフォーマンスを提供します。The software for the video stream processing of various visual effects and transformation filters.
様々な視覚効果や変換フィルタのビデオストリーム処理のためのソフトウェア。
