THE DATAFLOW in Japanese translation

• dataflow
• データフロー

Examples of using The dataflow in English and their translations into Japanese

Then, only set the input with the latest update time to trigger the DataFlow.
その後、更新時刻が最後の入力で、DataFlowが発生するように設定します。

When you check a box for a component DataSet, the DataFlow updates whenever that DataSet updates.
コンポーネントDataSetのボックスをチェックすると、DataSetが更新されるたびにDataFlowも更新されるようになります。

Otherwise the DataFlow could break when PDP policies are set.
そうでない場合、PDPポリシーが設定されると、DataFlowが切断する恐れがあります。

The first two of these benefits are properties of the Dataflow programming model itself, which Google released in open source via a SDK, and is not tied to running on Google Cloud Platform.
これら最初の2つのメリットは、Dataflowプログラミングモデル自体が持つ性質であり、GoogleによりSDKを通じてオープンソースでリリースされてはいますが、GoogleCloudPlatformとの連携はされていませんでした。

In this proposal the Dataflow model, Java SDK, and runners will be bundled into one incubating project with the Python SDK joining the project in the future.
この提案では、Dataflowモデル、JavaSDK、およびランナーが1つのIncubatorプロジェクトとしてバンドルされると共に、将来はPythonSDKもプロジェクトに加わります。

To support inline_code, early phases of the compiler can see an“outline” instruction that summarizes the dataflow effect of the_asm sequence.
インラインの_codeをサポートするため、コンパイラの初期フェーズは、_asmシーケンスのデータフロー効果を要約する「outline」命令を見ることができる。

DataSets based on the DataFlow are generated and added to the DataSets tab, and an entry for the DataFlow appears in the DataFlow tab.
DataFlowに基づいたDataSetが生成されて、[DataSet]タブに追加され、DataFlowのエントリーが[DataFlow]タブに表示されます。

Once you're familiar with these principles, you can learn about pipeline design principles to help determine how best to use the Dataflow programming model to accomplish your data processing tasks.
これらの基本事項について理解したら、パイプライン設計の原則を学ぶことで、データ処理タスクを実行するために最適なDataflowプログラミングモデルの使用方法を決定できるようになります。

Disabling it causes any DataSets powered by the DataFlow to stop working(along with any KPI cards powered by those DataSets) but keeps the DataFlow itself intact.
DataFlowを無効化すると、DataFlowにより作成されたDataSet（と、そのDataSetで作成されたKPIカード）の停止を引き起こしますが、DataFlow自体は残ります。

From this point, you can rename the DataFlow, edit the input and output data sets and transforms, save it with or without running it, etc.
これ以降は、このDataFlowの名前を変更したり、入力と出力データセットや変換を編集したり、保存して実行したり、実行せずに保存したりなどができるようになります。

The auto-parallelizer analyzes the dataflow of the loops in the application source code and generates multithreaded code for those loops which can safely and efficiently be executed in parallel.
自動並列化は、アプリケーション・ソース・コード中のループのデータフローを解析して、安全かつ効率的に並列実行可能なループに対するマルチスレッド・コードを生成します。

When run on the Zilliqa's sharded network, each node in the dataflow program can be eventually attributed to a single shard or even a small subset of nodes within a shard.
Zilliqaのネットワークで実行する際には、データフロープログラムの各ノードが一つのシャードもしくはシャード内のさらに小さいノード群に割り当てられる。

At Course CompletionYou will be able to: Perform basic simulation and debug tasks Simulate with projects Work with multiple libraries Debug with the Dataflow window View simulation waveforms in the Wave window Analyze simulation results with Waveform Compare.
AtCourseCompletionYouwillbeableto:基礎的なシミュレーションとデバッグのタスクの実行プロジェクトを使ったシミュレーション複数ライブラリの使用Dataflowウィンドウを使用したデバッグ方法Waveウィンドウでのシミュレーション波形の確認WaveformCompare機能を使った、シミュレーション結果の解析。

The Details view for the DataFlow.
詳細ビューれするDataFlow。

Opens the editor for the DataFlow.
DataFlowのエディターを開きます。

From the Details view for the DataFlow.
DataFlowの[詳細]ビューから。

Mouse over the DataFlow row and click the icon.
DataFlow行にマウスポインタを置き、アイコンをクリックします。

The Versions tab shows a list of versions of the DataFlow.
バージョンタブはDataFlowのバージョンをリストとして表示します。

You can also access this option from the Details view for the DataFlow.
DataFlowの詳細ビューからこのオプションにアクセスすることもできます。

However, the DataFlow must have already been created in the Create DataFlow view.
しかし、事前に[DataFlowを作成]ビューでDataFlowを作成しておく必要があります。