FIREHOSE 日本語 意味 - 日本語訳 - 中国語の例文

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中国語 での Firehose の使用例とその 日本語 への翻訳

问：我的数据来自KinesisFirehose。
Q:KinesisFirehoseから取得したデータがあります。

第二个Firehose传输流以非常低的频率接收记录。
つ目のFirehose配信ストリームでは、レコードを受信する頻度がかなり低くなります。

这个过程被称为“涓涓细流（slimfirehose）”。
これは"slimfirehose"として知られている作業だ。

注入Firehose传输流的数据的月度估算费用包含以下内容：.
Firehose配信ストリームに取り込むデータの月額見積もりは以下のように計算されます。

其次，在AWSWAF控制台上，启用日志并选择Firehose实例。
次に、AWSWAFコンソールでログを有効にし、Firehoseインスタンスを選択します。

基于使用量的计费模式适用于KinesisDataFirehose中的数据格式转换。
従量制利用料金がKinesisDataFirehoseのデータ形式変換に適用されます。

AmazonKinesisFirehose能以近乎实时的方式捕获和加载数据。
AmazonKinesisFirehoseでは、ほぼリアルタイムでデータがキャプチャおよびロードされます。

您还可以使用KinesisDataFirehose加密功能来启用服务器端数据加密。
KinesisDataFirehose暗号化機能を使用して、サーバー側のデータ暗号化を有効にすることもできます。

KinesisDataFirehose可自动扩展以满足数据吞吐量，并且不需要持续管理。
KinesisDataFirehoseはデータのスループットに合わせて自動的に拡張し、継続的な管理作業は不要です。

但是，KinesisStreams和Firehose让整个流程变得极其简单、可靠。
KinesisStreamsとFirehoseにより、プロセス全体が非常にシンプルで信頼性の高いものになりました」。

费用示例：在本教程中，您将创建两个单独的AmazonKinesisFirehose传输流。
費用の例:このチュートリアルでは、2つの別個のAmazonKinesisFirehose配信ストリームを作成します。

KinesisFirehose简化了将流数据加载到AWS以进行存储和分析的过程；.
KinesisFirehoseによって、ストリーミングデータを保存・分析するためのAWSへのロード処理がシンプルになります；。

您可以使用ALTERTABLEDDL语句添加KinesisFirehose创建的分区。
ALTERTABLEDDLステートメントを使用して、KinesisFirehoseで作成したパーティションを追加できます。

成本範例：在這個教學課程中，您要建立兩個獨立的AmazonKinesisFirehose交付串流。
費用の例:このチュートリアルでは、2つの別個のAmazonKinesisFirehose配信ストリームを作成します。

在美国东部区域，AmazonKinesisFirehose的价格是每GB注入数据0.035USD。
米国東部リージョンでは、AmazonKinesisFirehoseの料金は取り込まれたデータ1GBあたり0.035USDになります。

稍后，Twitter会让Google完全访问所有的Twitter消息，通常被称为“Firehose”。
その後、Twitterは一般に「Firehose」と呼ばれるすべてのツイートにフルアクセスできるようになりました。

有关AmazonKinesisFirehose和实时分析的博客文章的完整列表，请参阅博客文章页面».
AmazonKinesisFirehoseおよびリアルタイム分析に関連するブログ記事すべてのリストについては、ブログ記事のページを参照してください。

然后，可以将AWSIoTCore配置为以近乎实时的方式将数据写入AmazonKinesisDataFirehose。
AWSIoTCoreは、ほぼリアルタイムでAmazonKinesisDataFirehoseにデータを書き込むように設定できます。

您现在可以使用KinesisDataFirehose实时将任何规模的数据流式传输到Splunk群集。
KinesisDataFirehoseを使用して、あらゆる規模のSplunkクラスターにデータをリアルタイムでストリーミングできるようになりました。

对于第一个Firehose传输流，假设创建程序每秒发送500条记录，并且每条记录都小于5KB（这是Apache访问日志记录的典型大小）。
つ目のFirehose配信ストリームでは、プロデューサーから1秒間に500レコードが送信され、各レコードのサイズは 5KB未満であると想定します(Apacheのアクセスログレコードでは一般的なサイズ)。

您现在可以配置自己的KinesisDataFirehose传输流，以自动将数据转换为Parquet或ORC格式后再传输到您的S3存储桶。
これからは、ご使用のKinesisDataFirehoseのストリーム配信を構成し、S3バケットにデータを配信する前に、ParquetまたはORCフォーマットに自動変換するよう設定できます。

對於第一個Firehose交付串流，假設生產者每秒傳送500筆記錄，每個記錄大小都小於5KB(這是Apache存取日誌記錄的一般大小)。
つ目のFirehose配信ストリームでは、プロデューサーから1秒間に500レコードが送信され、各レコードのサイズは 5KB未満であると想定します(Apacheのアクセスログレコードでは一般的なサイズ)。

数据存储到DynamoDB中后，其他系统可以将数据作为流进行处理，我们也使用另一个Lambda函数通过AmazonKinesisFirehose将数据永久存储到S3中。
データをDynamoDBに保存した後、別のシステムでデータをストリームとして処理することも、別のLambda機能を使用してAmazonKinesisFirehose経由でデータをS3に保持することもできます。

May10使用AmazonKinesisDataFirehose流式处理ApacheParquet或ORC格式的实时数据.
May10AmazonKinesisDataFirehoseでApacheParquetまたはORCフォーマットのデータをリアルタイムでストリーミング。

今天的这篇文章与那篇文章一脉相通，在这篇文章中，我介绍了如何使用AmazonKinesisFirehose和AWSLambda来丰富VPC流日志数据集，并增强您优化安全组的能力。
今回の投稿は、昨年の投稿に続き、AmazonKinesisFirehoseとAWSLambdaを使用してVPCフローログのデータセットを増やし、セキュリティグループの最適化を向上する方法について説明します。

您可以使用AmazonKinesisFirehose传输有关数字内容的实时指标，使作者和营销人员能够以最有效的方式与其客户联系。
AmazonKinesisFirehoseを使用すると、デジタルコンテンツのリアルタイムのメトリクスを配信でき、作成者やマーケティング担当者と消費者を最も効果的な方法で結びつけることができます。

它使用AmazonEC2、AmazonMachineLearning、AmazonRekognition和AmazonKinesisFirehose等AWS技术来运行网站和推荐工具。
AmazonEC2、AmazonMachineLearning、AmazonRekognition、AmazonKinesisFirehoseなどのAWSテクノロジーを使って、ウェブサイトやレコメンデーションツールを運営しています。

KinesisDataStreams以及KinesisDataFirehose、KinesisVideoStreams和KinesisDataAnalytics均是Kinesis流处理数据平台的一部分。
KinesisDataStreamsは、KinesisDataFirehose、Kinesisビデオストリーム、KinesisDataAnalyticsと共にKinesisストリーミングデータプラットフォームの一部です。

您或许已经知道，KinesisDataAnalytics是一种完全托管的流式数据实时处理引擎，可让您编写SQL查询以便从您的数据中推演含义，并将结果输出到KinesisDataFirehose、KinesisDataStreams甚至是AWSLambda。
すでにご存じかもしれませんが、KinesisDataAnalyticsはストリーミングデータ用の完全マネージド型リアルタイム処理エンジンで、データから意味を引き出し、結果をKinesisDataFirehose、KinesisDataStreams、またはAWSLambda 関数にさえも出力するSQLクエリを記述することができます。

KinesisDataStreams与KinesisDataFirehose、KinesisVideoStreams和KinesisDataAnalytics一起都是Kinesis流式处理数据平台的一部分。
KinesisDataStreamsは、KinesisDataFirehose、Kinesisビデオストリーム、KinesisDataAnalyticsと共にKinesisストリーミングデータプラットフォームの一部です。