DATAFLOW Meaning in Japanese - translations and usage examples

• dataflow
• データフロー
• データフローブロック

Examples of using Dataflow in English and their translations into Japanese

Each DataFlow should….
それぞれのDataFlowは…。

Click and select View DataFlow.
詳細を見たいDataFlowを選んでクリックします。

Viewing DataFlow Details.
DataFlowの詳細を閲覧する。

Dataflow programming model.
CloudDataflowプログラミングモデル。

It may also help Google Cloud Dataflow.
また、GoogleCloudDataflowを使用することも可能です。

Cloud dataflow is the result.
CloudDataflowがそのひとつです。

Click Save(or Save and Run, if you want to execute this DataFlow now).
保存（または、このDataFlowを今すぐ実行する場合は[保存して実行]）をクリックします。

Be sure to schedule the dataflow and share the app, as well.
必ずデータフローのスケジュールとアプリケーションの共有も行ってください。

The dataflow in most database systems is very different from Unix tools.
ほとんどのデータベースシステムでのデータフローは、Unixツールとは大きく異なります。

Creating a Magic ETL DataFlow or Creating an SQL DataFlow.
MagicETLDataFlowを作成かSQLDataFlowををし、。

Cloud Datalab also includes support for Tensorflow and Cloud Dataflow.
また、CloudDatalabは、TensorflowおよびCloudDataflowもサポートしています。

Google Cloud Dataflow is designed to deal with exactly that.
GoogleCloudDataflowはこうした要求を満たすように設計されました。

Check the box that reads"Only the owner and administrators can edit this DataFlow.".
所有者と管理者のみこのDataFlowを編集できる」と表示されたボックスを選択します。

Google Cloud Dataflow is designed to meet these requirements.
GoogleCloudDataflowはこうした要求を満たすように設計されました。

If the DataSets have already been generated, they are updated according to changes made to the input DataSets and DataFlow SQL.
DataSetがすでに生成済みの場合は、入力DataSetおよびDataFlowSQLに対して行われた変更に従って更新されます。

To keep track of these dataflow runs, open the Monitor tab in the data manager.
このデータフローの実行を追跡するには、データマネージャで[監視]タブを開きます。

You must specify the computeRelative transformation directly after the associated sfdcDigest transformation in the dataflow JSON.
データフローJSON内で、computeRelative変換は、関連するsfdcDigest変換の直後に指定する必要があります。

In this case TPL Dataflow, it was supposed to be for server-side applications.
この場合、TPLDataflowは、サーバーサイドアプリケーションになるはずだった。

The processor module dramatically improves productivity by simultaneously executing ladders, dataflow operations, and control blocks designed using MATLAB/Simulink.*.
プロセッサモジュールは、ラダー、データフロー演算とMATLAB/Simulink*で設計した制御ブロックを同時に実行し、生産性を飛躍的に高めます。

Subsequent dataflow languages were often developed at the large supercomputer labs.
その後のデータフロー言語は大型のスーパーコンピュータを持つ研究所で開発されたものが多い。

Only when DataSets are updated- When this is turned on, the DataFlow will update anytime the selected input DataSets are updated.
DataSet更新時のみ-この機能がオンになっている場合、選択したDataSetがアップデートされるとDataFlowもアップデートされます。

Wave Dataflow Represents the WaveDataflow object in the Wave Analytics application.
WaveデータフローWaveAnalyticsアプリケーションのWaveDataflowオブジェクトを表します。

Tip When you schedule a dataflow, consider the dataflow limit-24 dataflow runs per day.
ヒントデータフローをスケジュールする場合、1日あたり24回のデータフロー実行の制限を考慮してください。

In the DataFlows tab of the Data Center, locate and click the DataFlow you want to see the version history of.
データセンターのDataFlowタブで、バージョン履歴を確認したいDataFlowを探してクリックします。

If this is the first time you have run this DataFlow, DataSets based on the DataFlow are generated and added to the DataSets tab.
初めてこのDataFlowを実行した場合は、DataFlowに基づいたDataSetが生成され[DataSet]タブに追加されます。

When you save a DataFlow, an entry for this version is added to the Versions tab in the Details view for the DataFlow.
DataFlowを保存する際、このバージョンのエントリーがDataFlowの詳細ビュー内のバージョンタブに追加されます。

Click the DataSet or DataFlow name to open the details view for the DataSet or DataFlow, which provides additional options.
DataSet名またはDataFlow名のクリックで、DataSetまたはDataFlowの詳細ビューを開き、追加オプションにアクセスできます。

You can also open the DataFlow details view by mousing over the DataFlow entry, clicking the gear icon, and selecting Details.
DataFlowエントリーにマウスポインタを合わせ、スパナのアイコンをクリックして詳細を選択することでDataFlowの詳細ビューを開くこともできます。

When you run a dataflow, Analytics checks for referenced external objects that haven't been synced since the dataflow was created or updated.
データフローを実行すると、Analyticsはそのデータフローが作成または更新されてから同期されていない参照外部オブジェクトを確認します。

Using a small Google Cloud Dataflow configuration, we were able to generate replenishment orders in real-time for over 50,000 point-of-sale transactions per minute.
小さなGoogleCloudDataflow構成のおかげで、リアルタイムに毎分5万件以上のPOS取引補充注文を生み出すこともできました。