Traduzir "emr to process" para vietnamita

VI Tất cả tính năng Studio Notebooks EMR Serverless EMR trên EKS EMR trên Outposts

• Studio Notebooks EMR
• EMR trên EKS
• Outposts

VI EMR có thời gian chạy Amazon EMR dành cho Apache Spark, một môi trường thời gian chạy được tối ưu hóa hiệu năng dành cho Apache Spark, bật mặc định trên các cụm Amazon EMR

• EMR có thời
• chạy Amazon EMR
• Apache Spark
• một môi trường
• chạy được tối
• hiệu năng dành
• bật mặc định
• cụm Amazon EMR

VI Ngoài ra, bạn có thể sử dụng EMR Studio, EMR Notebooks, sổ ghi chép Zeppelin hoặc công cụ BI thông qua kết nối ODBC và JDBC.

• Ngoài ra
• bạn có thể
• dụng EMR Studio
• EMR Notebooks
• sổ ghi chép
• hoặc công cụ
• kết nối ODBC

VI Thời gian chạy Amazon EMR dành cho Apache Spark có thể nhanh hơn gấp 3 lần so với các cụm không có thời gian chạy EMR và có khả năng tương thích API 100% với Apache Spark tiêu chuẩn

• Thời gian chạy
• Spark có thể
• hơn gấp lần
• với các cụm
• EMR và có
• năng tương thích
• với Apache Spark
• chuẩn

VI Sử dụng và xử lý dữ liệu theo thời gian thực từ Amazon Kinesis, Apache Kafka hoặc các luồng dữ liệu khác bằng Spark Streaming trên EMR

• lý dữ liệu
• thời gian thực
• Amazon Kinesis
• Apache Kafka hoặc
• luồng dữ liệu
• bằng Spark Streaming
• EMR

VI Bằng cách sử dụng Apache Spark trên Amazon EMR để xử lý lượng dữ liệu lớn nhằm giúp huấn luyện các mô hình machine learning, Yelp đã tăng doanh thu và tỷ lệ nhấp chuột vào quảng cáo.

• Bằng cách sử
• EMR để xử
• lượng dữ liệu
• nhằm giúp huấn
• mô hình machine
• Yelp đã tăng
• tỷ lệ nhấp
• vào quảng

VI Họ sử dụng Amazon EMR với Spark để xử lý hàng trăm terabyte dữ liệu sự kiện và tổng hợp dữ liệu thành các mô tả hành vi cấp cao hơn trên máy chủ

• Họ sử dụng
• EMR với Spark
• xử lý hàng
• terabyte dữ liệu
• kiện và tổng
• mô tả hành
• cấp cao hơn
• máy chủ

VI Apache Spark trên Amazon EMR - Nền tảng dữ liệu lớn - Amazon Web Services

• EMR
• Nền tảng dữ
• lớn
• Amazon Web Services

VI Tích hợp với bộ tính năng Amazon EMR

• Tích hợp với
• năng Amazon EMR

VI Apache Spark trên EMR cung cấp MLlib cho các thuật toán machine learning có khả năng thay đổi quy mô hoặc bạn có thể tự sử dụng các thư viện của mình

• cung cấp MLlib
• thuật toán machine
• có khả năng
• đổi quy mô
• bạn có thể
• viện của mình

VI Spark trên EMR có thể tận dụng EMRFS, vì vậy, bạn có quyền truy cập vào bộ dữ liệu của mình trong S3, khi cần

• Spark trên EMR
• thể tận dụng
• vì vậy
• bạn có quyền
• cập vào bộ
• liệu của mình
• cần

VI The Washington Post sử dụng Apache Spark trên Amazon EMR để xây dựng các mô hình hỗ trợ công cụ đề xuất của trang web nhằm tăng sự gắn kết và hài lòng của người đọc

• The Washington Post
• dụng Apache Spark
• Amazon EMR để
• dựng các mô
• đề xuất của
• nhằm tăng sự
• kết và hài
• của người đọc

VI Các mô hình này tận dụng khả năng kết nối hiệu năng của Amazon EMR với Amazon S3 để cập nhật các mô hình gần theo thời gian thực.

• dụng khả năng
• nối hiệu năng
• Amazon EMR với
• để cập nhật
• mô hình gần

VI Krux sử dụng các cụm Amazon EMR tạm thời với công suất Amazon EC2 Spot để tiết kiệm chi phí và sử dụng Amazon S3 với EMRFS như một lớp dữ liệu cho Apache Spark.

• Krux sử dụng
• cụm Amazon EMR
• Amazon Spot để
• kiệm chi phí
• sử dụng Amazon
• EMRFS như một

VI Sử dụng Apache Spark Streaming trên Amazon EMR, nhân viên biên tập của Hearst có thể giữ nhịp thời gian thực về các bài viết đang hoạt động tốt và chủ đề nào đang thịnh hành.

• Sử dụng Apache
• Streaming trên Amazon
• nhân viên biên
• của Hearst có
• giữ nhịp thời
• viết đang hoạt
• tốt và chủ
• nào đang thịnh

VI Tìm hiểu thêm về giá của Amazon EMR

• Tìm hiểu thêm
• của Amazon EMR

VI Ngoài các ứng dụng đang chạy, bạn có thể sử dụng Spark API tương tác trực tiếp với Python hoặc Scala trong lệnh shell Spark, qua EMR Studio hoặc qua sổ ghi chép Jupyter trên cụm của bạn

• Ngoài các ứng
• đang chạy
• bạn có thể
• dụng Spark API
• tác trực tiếp
• Python hoặc Scala
• lệnh shell Spark
• EMR Studio hoặc
• sổ ghi chép
• cụm của bạn

VI Hỗ trợ cho Apache Hadoop 3.0 trpng EMR 6.0 giúp hỗ trợ bộ chứa Docker để đơn giản hóa việc quản lý các tác nhân phụ thuộc

• Hadoop trpng EMR
• hỗ trợ bộ
• Docker để đơn
• việc quản lý
• tác nhân phụ

VI Bạn cũng có thể tận dụng EMR Notebooks phụ thuộc vào cụm (dựa trên Jupyter) hoặc sử dụng Zeppelin để tạo các máy tính xách tay tương tác và kết hợp để khám phá và trực quan hóa dữ liệu

• Bạn cũng có
• tận dụng EMR
• phụ thuộc vào
• dựa trên Jupyter
• hoặc sử dụng
• xách tay tương
• kết hợp để
• phá và trực
• dữ liệu

VI Bạn có thể điều chỉnh và gỡ lỗi khối lượng công việc của mình trong bảng điều khiển EMR có cụm ngoại tuyến, Spark History Server liên tục.

• Bạn có thể
• chỉnh và gỡ
• điều khiển EMR
• cụm ngoại tuyến
• Spark History Server

VI Phần mềm khai thác chạy trên các phần cứng chuyên dụng và nó cố gắng tính toán giá trị của hàm băm trong khối giao dịch được gửi đến và tìm một số gọi là nonce

• Phần mềm khai
• cứng chuyên dụng
• nó cố gắng
• toán giá trị
• giao dịch được
• đến và tìm

VI Lưu ý rằng quá trình này có thể mất 3 ngày để xử lý.

• Lưu ý rằng
• trình này có
• mất ngày để

VI Quy trình xây dựng của bạn phải tương đồng với quy trình mà bạn sẽ sử dụng để biên soạn mã Java bất kỳ tùy thuộc vào AWS SDK

• trình xây dựng
• bạn phải tương
• với quy trình
• bạn sẽ sử
• để biên soạn
• Java bất kỳ
• thuộc vào AWS

VI Sau khi hoàn tất quá trình phân bổ khoản vay, yêu cầu số tiền phải được chuyển vào tài khoản được chỉ định trong quá trình đầu tư trong vòng 3 ngày làm việc

• hoàn tất quá
• phân bổ khoản
• yêu cầu số
• phải được chuyển
• tài khoản được
• định trong quá
• ngày làm việc

VI Phần mềm khai thác chạy trên các phần cứng chuyên dụng và nó cố gắng tính toán giá trị của hàm băm trong khối giao dịch được gửi đến và tìm một số gọi là nonce

• Phần mềm khai
• cứng chuyên dụng
• nó cố gắng
• toán giá trị
• giao dịch được
• đến và tìm

VI Quy trình xây dựng của bạn phải tương đồng với quy trình mà bạn sẽ sử dụng để biên soạn mã Java bất kỳ tùy thuộc vào AWS SDK

• trình xây dựng
• bạn phải tương
• với quy trình
• bạn sẽ sử
• để biên soạn
• Java bất kỳ
• thuộc vào AWS

VI Quy trình của FedRAMP không ban hành Quyền vận hành (ATO) cho CSP, thay vào đó, quy trình của FedRAMP sẽ ban hành Quyền vận hành tạm thời (PATO)

• trình của FedRAMP
• ban hành Quyền
• hành
• ATO
• CSP
• thay vào đó
• hành tạm thời
• PATO

VI CSP chỉ làm theo quy trình FedRAMP chứ không làm theo quy trình RMF

• trình FedRAMP chứ
• theo quy trình

VI DNSSEC bổ sung thêm một lớp bảo mật ở mọi cấp độ trong quá trình tra cứu DNS

• DNSSEC bổ sung
• một lớp bảo
• ở mọi cấp
• quá trình tra
• DNS

VI Chúng tôi đã tích cực sử dụng các công cụ Semrush trong quá trình này để đạt được mục tiêu của mình."

• tôi đã tích
• trình này để
• được mục tiêu

VI Để cung cấp thức ăn cho rô bốt, quy trình tự động hoặc trình duyệt không phải của con người.

• Để cung cấp
• ăn cho rô
• trình tự động
• của con

VI Độ chính xác và độ tin cậy của quá trình này không được đảm bảo

• Độ chính xác
• độ tin cậy
• được đảm bảo

VI Giống như bạn, chúng tôi thấy rằng các quy trình kiếm tiền truyền thống kéo rất dài và rất bực bội. Stake giúp kiếm tiền dễ dàng hơn nhiều.

• Giống như bạn
• tôi thấy rằng
• trình kiếm tiền
• thống kéo rất
• rất bực bội
• Stake giúp kiếm
• dễ dàng hơn

VI Ví dụ như Bitcoin chẳng hạn, thực hiện xác thực trong một quy trình gọi là khai thác sử dụng rất nhiều điện (Proof-of-Work)

• Ví dụ như
• chẳng hạn
• thực hiện xác
• một quy trình
• khai thác sử
• rất nhiều điện
• Proof-of-Work

VI Họ loại bỏ thời gian và công sức cần thiết để xử lý tài liệu theo cách thủ công

• Họ loại bỏ
• sức cần thiết
• xử lý tài
• theo cách thủ

VI Giao thức Tezos cung cấp một quy trình chính thức thông qua đó các bên liên quan có thể điều chỉnh hiệu quả giao thức và thực hiện các đổi mới trong tương lai

• Giao thức Tezos
• thể điều chỉnh
• quả giao thức
• mới trong tương

VI Một công ty cho vay tiêu dùng đã tạo ra một hệ thống CRM tinh vi bằng Odoo, với khả năng xử lý dữ liệu hơn 3.000 khách hàng tiềm năng mỗi ngày.

• Một công ty
• tạo ra một
• thống CRM tinh
• bằng Odoo
• với khả năng
• lý dữ liệu
• khách hàng tiềm
• mỗi

VI Nội dung của các file không được xem nếu không có sự cho phép của người tải lên. Việc xem nội dung của tất cả các file là không thể do số lượng file chúng tôi xử lý mỗi ngày rất nhiều.

• Nội dung của
• file không được
• nếu không có
• phép của người
• lên
• Việc xem nội
• của tất cả
• do số lượng
• tôi xử lý
• ngày rất

VI Bắt đầu quá trình chuyển đổi bằng cách nhấp vào nút tương ứng

• Bắt đầu quá
• chuyển đổi bằng
• nhấp vào nút
• ứng

VI Sau khi quá trình này hoàn tất, chúng tôi sẽ gửi thông tin đăng nhập vào hộp thư của bạn.

• tất
• tôi sẽ gửi
• tin đăng nhập
• hộp thư của

VI Nếu bạn muốn bắt đầu tìm hiểu về qui trình nộp đơn định cư, cách tốt nhất là đặt lịch hẹn để có tư vấn từ các chuyên gia tư vấn định cư có giấy phép chuyên nghiệp của chúng tôi.

• Nếu bạn muốn
• đầu tìm hiểu
• qui trình nộp
• định cư
• cách tốt nhất
• đặt lịch hẹn
• có tư vấn
• chuyên gia tư
• định cư có
• phép chuyên nghiệp

VI Lập kế hoạch theo định hướng hoạt động

• Lập kế hoạch
• định hướng hoạt

VI Giảng viên chất lượng vượt qua vòng phỏng vấn và đào tạo nghiêm ngặt

• Giảng viên chất
• vượt qua vòng
• vấn và đào
• nghiêm ngặt

VI Sử dụng AWS Lambda để xử lý các sự kiện AWS

• Sử dụng AWS
• để xử lý
• sự kiện AWS

VI Câu hỏi: Làm thế nào để dùng hàm AWS Lambda cho việc xử lý các bản ghi trong luồng Amazon Kinesis?

• Câu hỏi
• thế nào để
• hàm AWS Lambda
• việc xử lý
• Amazon Kinesis

VI Câu hỏi: AWS Lambda xử lý dữ liệu từ các luồng Amazon Kinesis và luồng Amazon DynamoDB như thế nào?

• Câu hỏi
• AWS Lambda xử
• dữ liệu từ
• luồng Amazon Kinesis
• luồng Amazon DynamoDB
• thế nào

VI AWS Lambda được thiết kế để xử lý các sự kiện trong vài mili giây. Độ trễ sẽ cao hơn ngay sau khi hàm Lambda được tạo, cập nhật hoặc nếu hàm không được sử dụng gần đây.

• AWS Lambda được
• kế để xử
• mili giây
• Độ trễ sẽ
• hàm Lambda được
• cập nhật hoặc
• hàm không được
• dụng gần

VI Bạn có thể tự động hóa quá trình phát hành ứng dụng phi máy chủ bằng AWS CodePipeline và AWS CodeDeploy

• Bạn có thể
• động hóa quá
• phát hành ứng
• phi máy chủ
• CodeDeploy

VI Khách hàng có thể sử dụng các lớp bộ chứa trong khi xây dựng để đưa các phần phụ thuộc vào.

• Khách hàng có
• xây dựng để
• phần phụ thuộc

VI Các tiện ích mở rộng sử dụng API này để đăng ký những nhật ký giống nhau được phát trực tuyến đến Amazon CloudWatch Logs, và sau đó xử lý, lọc và gửi chúng đến địa điểm mong muốn.

• tiện ích mở
• sử dụng API
• để đăng ký
• nhật ký giống
• được phát trực
• đến Amazon CloudWatch
• đó xử lý
• lọc và gửi
• đến địa điểm