STREAM PROCESSING Meaning in Japanese - translations and usage examples

• ストリーム処理
• stream processing
• ストリームプロセッシングにより

Examples of using Stream processing in English and their translations into Japanese

Stream Processing.
ストリーム処理。

Many sales are focused on SAS's Event Stream Processing software.
また、彼はSASEventStreamProcessingソフトウェアの進化も推進しました。

Stream processing for LoT.
IoT向けストリーム処理。

Lambda architecture has been a popular solution that combines batch and stream processing.
Lamdaアーキテクチャはバッチとストリーム処理を結合させる有名なソリューションである。

Data Stream Processing and Analysis with Akka.
Akkaを用いたデータストリーム処理・解析。

Flink's batch processing model in many ways is just an extension of the stream processing model.
Flinkのバッチ処理モデルは、多くの点でストリーム処理モデルの単なる拡張です。

The datasets in stream processing are considered"unbounded".
ストリーム処理のデータセットは「無制限」と見なされます。

Storm with Trident gives you the option to use micro-batches instead of pure stream processing.
StormwithTridentは、純粋なストリーム処理の代わりにマイクロバッチを使用するオプションを提供します。

The video stream processing is the CPU-intensive part of the pipeline.
ビデオストリームの処理は、パイプライン中のCPU集約的な部分である。

This includes improving security features and management tools, as well as the stream processing capabilities of Kafka.
具体的には、セキュリティ機能と管理ツールを改良し、Kafkaのストリーム処理能力も強化する。

Stream processing capabilities are supplied by Spark Streaming..
ストリーム処理機能は、SparkStreamingによって提供されます。

Rapidly create real-time event stream processing applications and manage and execute solutions.
リアルタイムのイベント・ストリーム処理アプリケーションをすばやく作成し、ソリューションを管理・実行できます。

For this we use Azure Stream Analytics(ASA), a fully managed low latency high throughput stream processing solution.
ASAは、フルマネージドの低遅延、高スループットのストリーム処理ソリューションです。

Flink provides true stream processing with batch processing support.
Flinkは、バッチ処理をサポートする真のストリーム処理を提供します。

If first-class streaming support is present in the protocol, it's not necessary to include another system like Spark to do stream processing.
プロトコルにファーストクラスのストリーミングサポートがあれば、Sparkなどの別システムを用意してストリーム処理を行なう必要はなくなります。

When implementing stream processing, you typically need both a stream and a database for enrichment.
ストリーム処理を実装する場合、一般的に、効果を高めるために、ストリームとデータベースの両方が必要です。

Stream is the base object used to define standard excuses for stream processing and cannot be created independently.
ストリームは、ストリーム処理の標準的な言い訳を定義するために使用される基本オブジェクトであり、独立して作成することはできません。

Stream processing and transformations can be implemented using the Kafka Streams API- this provides the T in ETL.
ストリーム処理と変換はKafkaStreamsAPIで実装することができます-これがETLの'T'に相当します。

Kafka Streams supports two kinds of APIs to program stream processing; a high-level DSL API and a low-level API.
KafkaStreams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。

Stream processing: Storm can be used to process a stream of new data and update databases in realtime.
Streamprocessing:Stormは、新規データのストリームを処理し、データベースをリアルタイムで更新するために使用できる。

Azure Stream Analytics is a fully managed low latency, high throughput stream processing solution that enables you to process millions of events in seconds.
AzureStreamAnalyticsは完全に管理された低レイテンシ、高スループットのストリーム処理ソリューションで、膨大な数のイベントを秒単位で処理しています。

Real-Time Stream processing refers to the data processing with the data stream collected from the IoT device in Real-Time.
リアルタイムストリーム処理とは、リアルタイムでIoTデバイスから収集されたデータストリームによるデータ処理を指します。

Spark also provides speed improvements for applications running on disk and enables MapReduce to support interactive queries and stream processing far more efficiently.
また、Sparkはディスク上で動くアプリケーションのスピードを改善し、MapReduceはインタラクティブクエリやストリーム処理を遥かに効率的にサポートできるようになります。

Apache Samza is another distributed stream processing framework which is tightly tied to the Apache Kafka messaging system.
ApacheSamzaは、ApacheKafkaメッセージングシステムと密接に結び付けられたストリーム処理フレームワークです。

Using real-time event stream processing, relevant behavior and data is analyzed instantly, prioritizing alerts based on threat level.
リアルタイムのイベント・ストリーム・プロセッシングにより、関連行動とデータが瞬時に分析され、脅威レベルに基づいたアラートが優先的に発行されます。

With Storm and Kafka, you can conduct stream processing at linear scale, assured that every message gets processed in real-time, reliably.
StormとKafkaを使うと、ストリーム処理をリニアなスケールで行え、各メッセージが確実にリアルタイムで処理され、信頼性も高い。

In most cases, stream processing is about transforming, filtering, joining and aggregating streams and storing the results.
多くの場合、ストリームプロセッシングは、ストリームにtransform、filter、join、aggregateなどの処理を適用し、その結果を保存するといった流れになります。

It can perform both batch and stream processing, letting you operate a single cluster to handle multiple processing styles.
バッチ処理とストリーム処理の両方を実行できるため、単一のクラスターを操作して複数の処理スタイルを処理できます。

Storm and Kafka are the future of stream processing, and they are already in use at a number of high-profile companies including Groupon, Alibaba, and The Weather Channel.
StormとKafkaは、ストリーム処理の未来であり、すでにGrouponやAlibaba、TheWeatherChannelなど多くのの著名な企業で使われている。