| Russian | English |
| большие объёмы данных | large volumes of data (ssn) |
| большой класс класс, который делает слишком много и / или имеет слишком много элементов данных | large class a class that does too much and/or has too many data members (см. Maciaszek L.A. and Liong B.L. 2005: Practical Software Engineering) |
| большой класс – класс, который делает слишком много и/или имеет слишком много элементов данных | large class – a class that does too much and/or has too many data members (см. Maciaszek L.A. and Liong B.L. 2005: Practical Software Engineering ssn) |
| большой массив данных | databulk (ssn) |
| большой набор данных | large data set (Alex_Odeychuk) |
| большой объект данных | large data object (ssn) |
| выполнять обработку больших наборов данных | process large data sets (Alex_Odeychuk) |
| вычисления с большими объёмами данных | data-intensive computing (ssn) |
| желательные свойства системы больших данных | desired properties of a big data system (ssn) |
| инструментальные средства обработки больших данных | big data tools (InfoWorld Alex_Odeychuk) |
| инструменты обработки больших данных | big data tools (InfoWorld Alex_Odeychuk) |
| каркас обработки больших данных | big data processing framework (Alex_Odeychuk) |
| копирование большого объекта данных | copying a large data object (ssn) |
| копирование большого объекта данных из URI источника | copying a large data object from a source URI (ssn) |
| модель данных для больших данных | data model for big data (ssn) |
| мультипроцессорная обработка больших массивов данных | mass-data multiprocessing (ssn) |
| Одна из целей использования рефакторинга называется большим классом классом, который делает слишком много и / или имеет слишком много элементов данных. Большие классы могут возникнуть из-за чрезмерной минимизации связей между классами. В случае большого класса в коде итерации 1 уместны два метода: Класс извлечения и Интерфейс извлечения | one of refactoring targets is called large class a class that does too much and/or has too many data members. Large classes can result from excessive minimization of coupling between classes. In case of the large class target, two methods relevant to Iteration 1 code are: Extract Class and Extract Interface Fowler, 1999 (см. Maciaszek L.A. and Liong B.L. 2005: Practical Software Engineering; Фаулер, 1999) |
| Одна из целей использования рефакторинга называется большим классом – классом, который делает слишком много и/или имеет слишком много элементов данных. Большие классы могут возникнуть из-за чрезмерной минимизации связей между классами. В случае большого класса в коде итерации 1 уместны два метода: Класс извлечения и Интерфейс извлечения | one of refactoring targets is called large class – a class that does too much and/or has too many data members. Large classes can result from excessive minimization of coupling between classes. In case of the large class target, two methods relevant to Iteration 1 code are: Extract Class and Extract Interface Fowler, 1999 (Фаулер, 1999; см. Maciaszek L.A. and Liong B.L. (2005): Practical Software Engineering) |
| операция считывания большой последовательности фрагментов данных за раз | reading large sequential chunks of data at once (ssn) |
| поглощение больших данных | big data ingestion (сбор больших данных с приведением поступающих в систему данных к виду, пригодному для массово-параллельной обработки и долговременного хранения Alex_Odeychuk) |
| поддержка обработки больших данных | big data support (InfoWorld Alex_Odeychuk) |
| подкачка позволяет ядру хранить данные на диске, чтобы поддерживать отпечаток памяти большего размера, чем объём доступной на машине оперативной памяти | swapping allows the kernel to store data on the disk, to allow a larger memory footprint than the machine has RAM (ssn) |
| приложение больших данных | big data asset (Microsoft Alex_Odeychuk) |
| приложение больших данных | big data application (для обработки неопределенно структурированных данных большого объёма Alex_Odeychuk) |
| приложение для обработки больших объёмов данных | data-intensive application (напр., модель климата планеты ssn) |
| приложение обработки больших данных | big data application (Alex_Odeychuk) |
| приложение обработки больших данных в облаке | big data cloud application (англ. термин взят из кн.: Maglie A. Reactive Java Programming Alex_Odeychuk) |
| приложение с обработкой больших объёмов данных | data-intensive application (ssn) |
| программа обработки больших массивов данных, представленных в табличной форме | spreadsheet program (ssn) |
| программная система обработки больших данных | big data software system (Alex_Odeychuk) |
| программное решение для обработки больших данных | big data solution (структурированных и неструктурированных данных огромных объёмов и значительного многообразия для получения человекочитаемых результатов; InfoWorld Alex_Odeychuk) |
| проект разработки приложения для обработки больших данных | big data project (InfoWorld Alex_Odeychuk) |
| разработка решения для обработки больших данных | big data development (Alex_Odeychuk) |
| самый большой тип данных | largest data type (ssn) |
| самый большой тип данных категории типов данных | largest data type of data type category (ssn) |
| система больших данных | big data system (microsoft.com ssn) |
| система обработки больших данных | big data asset (Microsoft Alex_Odeychuk) |
| слишком большое количество данных | too much data (ssn) |
| хранить данные на диске, чтобы поддерживать отпечаток памяти большего размера, чем объём доступной на машине оперативной памяти | store data on the disk, to allow a larger memory footprint than the machine has RAM (ssn) |
| чтобы избежать конфликтов имен, которые в больших программах могут привести к тяжело обнаружимым ошибкам, полезно использовать своего рода соглашение, позволяющее минимизировать вероятность конфликтов. Например: называть методы именами, начинающимися с заглавной буквы, добавлять небольшую приставку в начало имен атрибутов данных возможно просто символ подчёркивания или использовать глаголы для методов и существительные для атрибутов данных | to avoid name conflicts, which may cause hard-to-find bugs in large programs, it is wise to use some kind of convention that minimizes the chance of conflicts. Possible conventions include capitalizing method names, prefixing data attribute names with a small unique string, or using verbs for methods and nouns for data attributes (см. An Introduction to Python – The Python Tutorial version 3.2 by Guido van Rossum and Fred L. Drake 2011 ssn) |
| шифрование больших объёмов данных | bulk encryption (ssn) |
| экосистема с открытым кодом для больших данных | open source ecosystem for big data (ssn) |
| эффектная экосистема с открытым кодом для больших данных | vibrant open source ecosystem for big data (ssn) |
