mrkn commented on a change in pull request #36: ARROW-6943: [Website] Translate
Apache Arrow Flight introduction to Japanese
URL: https://github.com/apache/arrow-site/pull/36#discussion_r337113580
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File path: _posts/2019-09-30-introducing-arrow-flight-japanese.md
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+layout: post
+title: "Apache Arrow Flightの紹介：高速データトランスポートフレームワーク"
+description: "この記事ではArrow
Flightという高速データサービスを構築するためのフレームワークを紹介します。この1.5年、Flightの開発を進めてきました。Flightの開発者・利用者を探しています。"
+date: "2019-10-13 00:00:00 -0600"
+author: wesm
+categories: [application,translation]
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+{% comment %}
+Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
+contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
+this work for additional information regarding copyright ownership.
+The ASF licenses this file to you under the Apache License, Version 2.0
+(the "License"); you may not use this file except in compliance with
+the License. You may obtain a copy of the License at
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+http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+
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+distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
+WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
+See the License for the specific language governing permissions and
+limitations under the License.
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+[原文（English）]({% post_url 2019-09-30-introducing-arrow-flight %})
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+この1.5年、Apache
Arrowコミュニティーは**Flight**の設計と実装を進めてきました。Flightは高速なデータトランスポートを実現するための新しいクライアント・サーバー型のフレームワークです。Flightを使うと大きなデータセットをネットワーク越しにトランスポートする処理を簡単に実現できます。Flightは特定用途向けに設計されたものではないため、幅広い用途で利用できます。
+
+Flightの実装は、まず、[gRPC][1]を使ったArrowカラムナーフォーマット（つまり「Arrowレコードバッチ」）のトランスポートの最適化に注力しました。gRPCはGoogleが開発しているHTTP/2ベースのRPCライブラリー・フレームワークで、広く利用されています。gRPCも特定用途向けではなく幅広い用途で使えるように設計されています。gRPCベースで実装することに注力してきましたが、FlightをgRPCでだけ使えるようにしたいわけではありません。
+
+Flightと他のデータトランスポートフレームワークとの大きな違いは並列転送機能です。クライアントとサーバークラスター間で同時にデータをストリームで転送できます。この機能により、簡単にスケーラブルなデータサービスを開発できます。スケーラブルなデータサービスとはクライアント数が増えても大丈夫なサービスです。
+
+Apache Arrow 0.15.0でC++（Pytonバインディングあり）とJavaでFlightを使えるようになっています。
現時点ではベータユーザー向けです。ベータユーザーとはFlight内部の低レベルの改良によりAPIやプロトコルが変わっても適応できるユーザーのことです。
+
+## モチベーション
+
+多くの人がネットワーク越しに大きなデータセットにアクセスすることに関して困っています。リモートのデータサービスからデータセットを読むための異なる転送プロトコルやツールがたくさんあります。たとえばODBCやJDBCです。この10年、ファイルベースでデータを保管することが多くなりました。このときにはCSVやAvroやParquetといったフォーマットがよく使われます。しかし、この方法ではデシリアライズする前に生データをローカルのホストに転送しなければいけないという問題があります。
+
+Apache
Arrowの初期からやってきた作業によりさまざまな方法でデータトランスポートを加速できます。[Arrowカラムナーフォーマット][2]には次の重要な機能があります。
+
+* 表形式のデータの「転送用の」表現です。この表現はデータ受信側でデシリアライズが必要ありません。
+*
標準で「バッチをストリーム送信」ためのモードがあります。大きなデータセットを複数の行ごとにまとめて転送します。（Arrowの用語では「レコードバッチ」と呼んでいます。）この記事では「データストリーム」について話します。データストリームとはArrowレコードバッチのシーケンスです。ArrowレコードバッチではApache
Arrowプロジェクトのバイナリープロトコルを使っています。
+*
このフォーマットはプログラミング言語非依存です。このフォーマットは現在11のプログラミング言語がサポートしています。サポートしているプログラミング言語は増え続けています。
+
+ODBCのような標準的なプロトコルの各実装は、通常、それぞれ独自の転送用のバイナリープロトコルを実装します。これらのプロトコルは各ライブラリーの公開インターフェイスの表現と相互に変換しなければいけません。ODBC・JDBCライブラリーのパフォーマンスは様々です。
Review comment:
> ```
> それぞれ独自の転送用のバイナリープロトコル
> ```
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それぞれ独自の転送用バイナリープロトコル
```
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