HADOOP 日本語 意味 - 日本語訳 - 英語の例文

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• ハドゥープの

英語 での Hadoop の使用例とその 日本語 への翻訳

Hadoop is a database.
Hadoopがベースだ。

Welcome to ApacheTM Hadoop!
ApacheHadoopへようこそ！

Hadoop and its Ecosystem.
Hadoopとそのエコシステムの使用。

Some readers can mention Apache Hadoop.
そのため、ApacheHadoopと表記することもあります。

Take Hadoop, for example.
では、例えばHadoopはどうなのか。

And the obvious answer was Apache Hadoop.
そして、オープンソースになったのが、ApacheHadoopです。

Hadoop can tackle these challenges.
これらの課題に応えるのが、Hadoopなのです。

But Big Data doesn't mean Hadoop only.
ビッグ・データ処理技術は、Hadoopだけではないのです。

Hadoop is available for ABCI System.
ABCIシステムではHadoopが利用可能です。

Are you planning to analyze big data in Hadoop framework?
ビッグデータ(Hadoop)の分析を予定されていませんか。

Hadoop refers to all these entities.
Hadoopではこれら全ての習慣を採用している。

Storm does for real-time what Hadoop does for batch processing.
Stormは、Hadoopがバッチでやることをリアルタイムでやる。

Hadoop is of course the most famous example.
そして、Hadoopがその最初で最高の例です。

Which will your organization need, Hadoop or a data warehouse?
あなたの組織にはHadoopとデータウェアハウスのどちらが必要ですか?

Hadoop sparks a religious debate among technical specialists.
Hadoopが技術者の間に巻き起こす宗教的な議論。

There's no special configuration you need for either Tableau or Hadoop.
TableauにもHadoopにも、特別な設定は必要ありません。

Hadoop has begun to address models beyond simple batch processing.
Hadoopが、単純なバッチ処理を超えるモデルに対応するようになりました。

Pig, a high-level programming language and runtime environment for Hadoop.
Hadoopの実行環境であり、高水準プログラミング言語であるPig。

Hadoop stores information on the disk, while Spark caches it in memory.
Hadoopはデータをディスクに保存するが、Sparkはメモリに保存する。

In 2017, that will change as the business justification for Hadoop tightens.
しかし2017年には、Hadoopに対しビジネス上の正当な理由を示しにくくなることから、その状況が変わるでしょう。

Teradata Aster Analytics on Hadoop will be shipped globally in the second quarter of 2016.
TeradataAsterAnalyticsonHadoop」は、2016年第2四半期より全世界において出荷される予定です。

Hadoop has the capability to address this challenge, but it's a matter of having the expertise and being meticulous in execution.
Hadoopにはこの課題に対処する能力がありますが、問題となるのは専門知識を持ち、実行に細心の注意を払うことです。

This fully-managed service allows you run Spark and Hadoop on the Google Cloud Platform.
このフルマネージドサービスは、GoogleCloudPlatformでSparkとHadoopが実行できるようになっています。

But Hadoop, while ideal for processing huge volumes of data, is inadequate for analyzing that data in real time.
しかし、Hadoopは、大量のデータを処理するには理想的ではあるが、リアルタイム・データを分析するには不十分である。

The number of customers who have actually successfully tamed Hadoop is probably less than 20 and it might be less than 10.
実際に管理されたHadoopで成功した利用者数はおそらく20未満だろう、もしかして10未満かも知れない…。

Hadoop is not just one application, rather it is a platform with various integral components that enable distributed data storage and processing.
Hadoopは単なるアプリケーションではなく、分散データの格納と処理を可能にするさまざまな統合コンポーネントを備えたプラットフォームです。

In addition to the use cases above for healthcare providers, Hadoop has(or will eventually have) private patient applications.
上記の医療機関による使用の例に加えて、Hadoopには、患者個人のアプリケーションがあります（もしくは、いずれできます）。

Hadoop has an extensive ecosystem, with the Hadoop cluster itself frequently used as a building block for other software.
Hadoopには広範なエコシステムがあり、Hadoopクラスター自体は他のソフトウェアのビルディングブロックとして頻繁に使用されます。

Late studies also indicate that the importance of Hadoop as a Big Data handling framework is just going to increase in near future.
最近の研究では、Hadoopのビッグデータ処理フレームワークとしての重要性が、近い将来に増加することが示されています。

HyperStore 5.1 is an enhanced Amazon S3-compliant, plug-and-play hybrid cloud software solution that now features full Apache Hadoop integration.
HyperStore5.1は、ApacheHadoopと完全連携する、AmazonS3API準拠で、プラグアンドプレイのハイブリッドクラウドを実現するソフトウェアソリューションです。