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在 .NET 应用程序中运行 JavaScript

一想到要再次处理 Node.js 和 npm，我就完全放弃了，所以我决定研究一下在 .NET 应用程序中运行 JavaScript 的可能性。很疯狂吧？实际上，这出乎意料的简单。...或者......我们直接从我们的 .NET 应用程序中调用 JavaScript 2在 .NET 中运行 JavaScript 一旦你决定在你的 .NET 代码中运行 JavaScript，你就会考虑几个选择...在本节中，我将展示如何使用 prism.js 高亮一小段代码，并在一个控制台应用程序中运行。...5总结 在这篇文章中，我展示了如何使用 JavaScriptEngineSwitcher NuGet 包来在 .NET 应用程序中运行 JavaScript。...最后，我展示了你如何使用 JavaScriptEngineSwitcher 在 .NET 应用程序内部运行 Prims.js 代码高亮库。

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    在WordPress 的文章或页面中运行PHP 代码

    Tutsplus 上有一篇文章以插件的方式告知我们实现在WordPress 的文章或页面中运行PHP 代码的方法，下面介绍下。...原理小介绍 懂php 的都知道，PHP中载入其他PHP文件可以用include() 或者 require() 函数，因此为了实现在WordPress 的文章或页面中运行PHP 代码，我们可以将打算运行的代码写入一个额外的...PHP 文件中，放在某个目录下，通过某种机制调用。...比如说我打算在文章中运行下面这段php代码，那么我就将这段代码放到一个php 文件中，命名为ordsbackward.php 吧！...那么此时，在WordPress 编辑器中写文章时候用下面的短代码插入短代码： [phpcode file="wordsbackward"] 即可运行相应的wordsbackward.php文件，如图：

    6.3K100

    讨论在 Linux Control Groups 中运行 Java 应用程序的暂停问题

    CFS 调度程序可能导致应用程序长时间的暂停。有些情况下，cgroup（以及在cgroup 中运行的应用程序）受到限制，导致应用程序暂停很长时间。...理想情况下，CPU 调度程序会调度应用程序在每个 CFS 周期内稀疏运行，以便应用程序不会长时间暂停。如下图所示，应用程序计划在 300ms CFS 期间运行 3 次。...请注意，在现代计算机上，GC 线程的数量可能会大得多，因为在 cgroup 中运行的每个 JVM 仍会根据整个物理主机的 CPU 核心数设置其 GC 并行化级别。...建议 我们已经看到，由于 JVM GC 和 CFS 调度之间的交互，在 Linux cgroup 中运行的 Java 应用程序可能会遇到更长的应用程序暂停。...结论 在 Linux cgroup 中运行 Java 应用程序需要彻底了解 JVM GC 如何与 cgroup 的 CPU 调度交互。我们发现由于密集的 GC 活动，应用程序可能会遇到更长的暂停。

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    讨论在 Linux Control Groups 中运行 Java 应用程序的暂停问题

    CFS 调度程序可能导致应用程序长时间的暂停。有些情况下，cgroup（以及在cgroup 中运行的应用程序）受到限制，导致应用程序暂停很长时间。...理想情况下，CPU 调度程序会调度应用程序在每个 CFS 周期内稀疏运行，以便应用程序不会长时间暂停。如下图所示，应用程序计划在 300ms CFS 期间运行 3 次。...请注意，在现代计算机上，GC 线程的数量可能会大得多，因为在 cgroup 中运行的每个 JVM 仍会根据整个物理主机的 CPU 核心数设置其 GC 并行化级别。...建议 我们已经看到，由于 JVM GC 和 CFS 调度之间的交互，在 Linux cgroup 中运行的 Java 应用程序可能会遇到更长的应用程序暂停。...结论 在 Linux cgroup 中运行 Java 应用程序需要彻底了解 JVM GC 如何与 cgroup 的 CPU 调度交互。我们发现由于密集的 GC 活动，应用程序可能会遇到更长的暂停。

    3.2K30

    详细对比后，我建议这样选择云数据仓库

    你可以将历史数据作为单一的事实来源存储在统一的环境中，整个企业的员工可以依赖该存储库完成日常工作。 数据仓库也能统一和分析来自 Web、客户关系管理（CRM）、移动和其他应用程序的数据流。...其中，从多种来源提取数据、把数据转换成可用的格式并存储在仓库中，是理解数据的关键。 此外，通过存储在仓库中的有价值的数据，你可以超越传统的分析工具，通过 SQL 查询数据获得深层次的业务洞察力。...举例来说，公司使用谷歌分析（Google Analytics，GA）来了解客户是如何与他们的应用程序或网站进行交互的。但是，谷歌分析的本质限制了用户所能发现的洞察力的深度。...亚马逊在 2020 年开始与必胜客合作。这家连锁餐厅将其在亚太地区门店产生的数据通过 Redshift 进行整合。这个数据仓库允许团队快速访问 PB 级的数据、运行查询，并可视化输出。...生态系统同样重要的是，考虑现有应用程序和数据所在的生态系统。例如，数据已经在谷歌云中的企业可以通过在谷歌云上使用 BigQuery 或者 Snowflake 来实现额外的性能提升。

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    谷歌发布 Hive-BigQuery 开源连接器，加强跨平台数据集成能力

    所有的计算操作（如聚合和连接）仍然由 Hive 的执行引擎处理，连接器则管理所有与 BigQuery 数据层的交互，而不管底层数据是存储在 BigQuery 本地存储中，还是通过 BigLake 连接存储在云存储桶中...BigQuery 是谷歌云提供的无服务器数据仓库，支持对海量数据集进行可扩展的查询。为了确保数据的一致性和可靠性，这次发布的开源连接器使用 Hive 的元数据来表示 BigQuery 中存储的表。...该连接器支持使用 MapReduce 和 Tez 执行引擎进行查询，在 Hive 中创建和删除 BigQuery 表，以及将 BigQuery 和 BigLake 表与 Hive 表进行连接。...图片来源：谷歌数据分析博客 根据谷歌云的说法，Hive-BigQuery 连接器可以在以下场景中为企业提供帮助：确保迁移过程中操作的连续性，将 BigQuery 用于需要数据仓库子集的需求，或者保有一个完整的开源软件技术栈...Phalip 解释说： 这个新的 Hive-BigQuery 连接器提供了一个额外的选项：你可以保留原来的 HiveQL 方言的查询，并继续在集群上使用 Hive 执行引擎运行这些查询，但让它们访问已迁移到

    1.7K20

    使用Kafka，如何成功迁移SQL数据库中超过20亿条记录？

    我们希望有这么一个解决方案，既能解决这些问题，又不需要引入高成本的维护时间窗口，导致应用程序无法运行以及客户无法使用系统。...我们之所以选择它，是因为我们的客户更喜欢谷歌的云解决方案，他们的数据具有结构化和可分析的特点，而且不要求低延迟，所以 BigQuery 似乎是一个完美的选择。...但是，正如你可能已经知道的那样，对 BigQuery 进行大量查询可能会产生很大的开销，因此我们希望避免直接通过应用程序进行查询，我们只将 BigQuery 作为分析和备份工具。 ?...在我们的案例中，我们需要开发一个简单的 Kafka 生产者，它负责查询数据，并保证不丢失数据，然后将数据流到 Kafka，以及另一个消费者，它负责将数据发送到 BigQuery，如下图所示。 ?...由于我们只对特定的分析查询使用 BigQuery，而来自用户其他应用程序的相关查询仍然由 MySQL 服务器处理，所以开销并不会很高。

    4.3K20

    20亿条记录的MySQL大表迁移实战

    我们希望有这么一个解决方案，既能解决这些问题，又不需要引入高成本的维护时间窗口，导致应用程序无法运行以及客户无法使用系统。...我们之所以选择它，是因为我们的客户更喜欢谷歌的云解决方案，他们的数据具有结构化和可分析的特点，而且不要求低延迟，所以 BigQuery 似乎是一个完美的选择。...但是，正如你可能已经知道的那样，对 BigQuery 进行大量查询可能会产生很大的开销，因此我们希望避免直接通过应用程序进行查询，我们只将 BigQuery 作为分析和备份工具。...在我们的案例中，我们需要开发一个简单的 Kafka 生产者，它负责查询数据，并保证不丢失数据，然后将数据流到 Kafka，以及另一个消费者，它负责将数据发送到 BigQuery，如下图所示。...由于我们只对特定的分析查询使用 BigQuery，而来自用户其他应用程序的相关查询仍然由 MySQL 服务器处理，所以开销并不会很高。

    5.8K10

    41岁遗传学博士研究一年,给谷歌祭出秘密杀器！

    2018年8月，Allen在谷歌新加坡亚太总部，亲自演示了用BigQuery预测比特币现金硬分叉的事件。...然而，在BigQuery中，Tomasz小哥搜索了一个名为「析构」（selfdestruct，该函数旨在限制智能合约的使用寿命）的智能合约函数时。只用了23秒，就搜索完了120万个智能合约。...其实，BigQuery谷歌的大数据分析平台。在区块链搜索方面，它最大的特点就是可以快速检索数据，并且对数据进行操作。...比如，在下面的例子中，只要通过一段代码，就能查询到特定时间内以太坊上每笔交易的gas值。 ? 结果如下： ? 现在，世界各地的开发者，已经在BigQuery上建立了500多个项目。...同时，谷歌还积极呼吁自家的开发人员在以太坊区块链上构建应用程序，谷歌的风险投资部门也已经在加密货币初创公司中进行了多笔重大投资。 可以预见，谷歌这个巨人正在苏醒。

    1.8K30

    弃用 Lambda，Twitter 启用 Kafka 和数据流新架构

    为了降低批处理计算的开销，我们在一个数据中心运行批处理管道，然后把数据复制到其他两个数据中心。...在新的 Pubsub 代表事件被创建后，事件处理器会将事件发送到谷歌 Pubsub 主题。 在谷歌云上，我们使用一个建立在谷歌 Dataflow 上的 Twitter 内部框架进行实时聚合。...我们对系统进行了优化，使其在重复数据删除窗口尽可能地实现重复数据删除。我们通过同时将数据写入 BigQuery 并连续查询重复的百分比，结果表明了高重复数据删除的准确性，如下所述。...对于服务层，我们使用 Twitter 内部的 LDC 查询服务，其前端在 Twitter 数据中心，后端则是 Bigtable 和 BigQuery。...第二步，我们创建了一个验证工作流，在这个工作流中，我们将重复数据删除的和汇总的数据导出到 BigQuery，并将原始 TSAR 批处理管道产生的数据从 Twitter 数据中心加载到谷歌云上的 BigQuery

    2.4K20

    「数据仓库技术」怎么选择现代数据仓库

    它允许动态地重新转换数据，而不需要重新摄取存储在仓库中的数据。 在这篇文章中，我们将深入探讨在选择数据仓库时需要考虑的因素。...让我们看看一些与数据集大小相关的数学: 将tb级的数据从Postgres加载到BigQuery Postgres、MySQL、MSSQL和许多其他RDBMS的最佳点是在分析中涉及到高达1TB的数据。...在一次查询中同时处理大约100TB的数据之前，Redshift的规模非常大。Redshift集群的计算能力将始终依赖于集群中的节点数，这与其他一些数据仓库选项不同。...频谱定价:您只需为查询Amazon S3时扫描的字节付费。 保留实例定价:如果您确信您将在Redshift上运行至少几年，那么通过选择保留实例定价，您可以比按需定价节省75%。...谷歌BigQuery提供可伸缩、灵活的定价选项，并对数据存储、流插入和查询数据收费，但加载和导出数据是免费的。BigQuery的定价策略非常独特，因为它基于每GB存储速率和查询字节扫描速率。

    6.3K31

    7大云计算数据仓库

    (2)Google BigQuery 潜在买家的价值主张。对于希望使用标准SQL查询来分析云中的大型数据集的用户而言，BigQuery是一个合理的选择。...•BigQuery中的逻辑数据仓库功能使用户可以与其他数据源(包括数据库甚至电子表格)连接以分析数据。...•与BigQuery ML的集成是一个关键的区别因素，它将数据仓库和机器学习(ML)的世界融合在一起。使用BigQuery ML，可以在数据仓库中的数据上训练机器学习工作负载。...•与仅在本地运行SQL Server相比，微软建立在庞大的并行处理体系结构上，该体系结构可使用户同时运行一百多个并发查询。...关键价值/差异： •Oracle的主要区别在于，它在优化的云计算服务中运行自主数据仓库，该服务运行Oracle的Exadata硬件系统，该系统专门针对Oracle数据库而构建。

    7.4K30

    运用谷歌 BigQuery 与 TensorFlow 做公共大数据预测

    Lak Lakshmanan 是谷歌云服务团队的大数据与机器学习专业服务成员，他在谷歌云平台写了下文，以帮助用户使用谷歌云预测商业需求。 所有商业业务都会设法预测客户需求。...如果你的业务不涉及出租车，或者依赖天气之外的其他因素，那你就需要把你自己的历史数据加载到 BigQuery 中。...你可以在 Google Cloud Datalab 中运行 BigQuery 查询，而查询结果将以一种 Python 可用的形式返回给你。（github上包含完整的 Datalab 手册与详细评注。...类似地，你可以运行 BigQuery，按一年中每一天的序号来预测这一天的出租车搭乘总数。 ? 通过合并天气和车次数据库，我们就得到了供机器学习使用的完整数据集： ?...我们可以直接把预测因素变量（当天在一周中的位置，最低和最高气温，雨水）传递给神经网络，并预测未来三天的出租车需求量： ?

    2.6K60

    从VLDB论文看谷歌广告部门的F1数据库的虚虚实实

    F1作为一个在谷歌内部不断发展壮大的系统，也是这种竞争关系中的胜出者。 了解这些数据库的历史和服务对象，对我们更深刻的理解F1系统的业务支持和技术选型，有很重要的作用。...时至今日，这两个队伍在谷歌内部的竞争关系依旧激烈。 Dremel是谷歌内部的一个数据仓库系统。谷歌对外商用化了Dremel，取名叫BigQuery。...Dremel在谷歌内部异常的成功。迄今为止，BigQuery依然是谷歌云上最为成功的大数据产品。 Flume是谷歌内部MapReduce框架的升级产品。...我们可以理解在这一类查询上BigQuery和F1是竞争对手关系。从实际表现来看，BigQuery更成功。 早年，在谷歌内部，大规模的ETL Pipeline主要靠一系列的MapReduce任务来实现。...在低延迟OLAP查询上，F1主要竞争对事是BigQuery。以BigQuery今天的成功态势。F1应该只在自己的大本营广告部门有业务基础。 Flume在谷歌内部是好坏参半的一个系统。

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