Dynamo

IOMeter可用于测试系统的存储性能。在linux上，IOMeter包括两部分：IOMeter主程序和Dynamo执行代理。可以在Windows上安装运行IOMeter主程序，在Linux上安装运行IOMeter执行代理，主程序就会把读写配置传递给执行代理来执行。本文将在Windows 7上安装IOMeter主程序，在CentOS 6.6上编译安装Dynamo执行代理，然后对CentOS服务器进行存储性能测试。 Windows主机的IP地址为192.168.124.71，Linux主机的IP地址位192.168.124.70。 一、安装IOMeter主程序（Windows端） 1. 下载IOMeter主程序 下载链接为： http://colocrossing.dl.sourceforge.net/project/iometer/iometer-devel/1.1.0-rc1/iometer-1.1.0-rc1-win64.x86_64-bin.zip 2. 安装主程序 将下载得到的压缩包解压至Windows 7主机的D:盘根目录即可，主程序的路径为： D:\iometer\IOMETER.exe 二、安装Dynamo执行代理（Linux端） 1. 下载源码包 在Shell中执行以下命令： cd / root / Downloads wget http : //tcpdiag

世界上只有两种开发人员，一种使用数据库系统的，一种开发数据库系统的。 数据是系统最重要的信息。大部分系统都是对数据的管理。应用系统通过数据模型来构建现实世界，通过算法操作对象或数据结构，来改变数据模型的状态。数据被组织在操作系统文件中，我们通过数据系统来组织，查询，搜索，处理数据。 本文将从数据库的发展、数据库的分类、常见数据库架构，数据库常见概念和技术等方面探讨这个我们接触最多的底层系统，并通过穿插不同数据库的实现原理，来了解数据库的具体实现。 本文分为五个大章节。 探古溯源 ，从数据库的诞生，发展，现状和展望来了解数据库存在的意义，以及数据库设计的历史与现实原因。 百家争鸣 ，本节从不同分类方式，讲解一些不同的数据库系统实现，有助于拓展我们的视野，在技术选型时可以作为参考( 底层数据库系统的选型对整个系统的架构实在太重要了 )。 承上启下 ，本节是整篇文章的中间章节，前两章以兴趣点，纯理论展开，在本节中将对前两章做一个总结，有了前两章知识，我们已经可以去选择适合项目需求的数据库系统，对那些想更深入了解底层存储的同学也可以选择自己感兴趣的数据库类型和方案找到相应的实现，从而进入下一步学习。下面两章将讲解更多具体的技术点。 知行合一 ，这一章节将讲解数据库的实现，分析一些数据库架构，分布式问题和解决方案，透析具体的数据库常见的技术点。 针对不同兴趣，大家可以按需取之，跳过不感兴趣的

http://catkang.github.io/2016/05/27/dynamo.html Dynamo是Amazon开发的分布式存储系统，本文是阅读Dynamo论文后的总结： Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-value Store 。将从背景、定位、简介、问题及解决方案几个方面介绍Dynamo的整体设计思路。 背景 Dynamo是在Amazon所处的应用环境中因运而生的，其需要面对的问题和场景在互联网的业务中也是类似的： 大多数场景并不需要复杂的查询功能； 由于使用商用机作为服务器，导致机器或网络失败成为相对常见并需要妥善处理的场景； 为了提供良好的用户体验，服务需要极高的可用性和较好的性能； 随着业务量逐步增大，服务的处理能力也需要平滑提升。 定位 为了理解Dynamo的整体设计，了解其定位是很有必要的，因为从其定位中我们可以清楚的了解到系统关注的问题和可以放弃或妥协的点。针对上所述的背景，Dynamo提出了自己的基本定位： 仅提供简单的kv查询 高可用性 易扩展性 正是由于上述对自己的定位，Dynamo在设计中可以舍弃掉许多负担，如关系型数据库复杂的查询模型、对ACID的支持，对强一致性的追求，以及复杂的存储结构。同时，Dynamo认为其面对的是相对安全的内部网络环境，所以并没有处理安全或权限问题。 简介

数据结构化问题 首先要提到的是两者存储数据属性上的区别，虽然两者都是以key/value形式进行存储，但Dynamo偏向存储原数据，因为其所存储的数据是非结构化数据，对value的解析完全是用户程序的事情，Dynamo系统不识别任何结构数据，都统一按照binary数据对待；而Bigtable存储的是结构化或半结构化数据（web数据特点就是介于结构化和非结构化之间，因此称为半结构化数据。我这里不展开说它了，不了解半结构化数据的赶紧去google一下吧！），其value是有结构的数据——就如关系数据库中的列一般，因而可支持一定程度的Query(比如可按单列进行）。这点上看Bigtable更接近数据库（接近而不是等价！至于和关系数据库的具体区别可去google 一下，网上论述可不少！）；另外, Bigtable所存储的数据都是以字符串格式实现，所以对主建或者列（以及其自动加上的时间戳）排序都是以字符序进行，而dynamo的键值并非以字符串存储，而是统一经过md5算法转后成16字节md5_key存储的，因此对数据的访问必须知道key才可进行，故而对扫表(用游标）或者query访问则无能为力。当然在dynamo的基础上，配合一些方式我们实现query也并不可能，一些具体方式我们后面慢慢探讨！ 控制与存储架构比较 Dynamo是采用DHT（分布哈希表，请参看有关资料吧）作为基本存储架构和理念

作者： 吴香伟 发表于 2014/09/05 版权声明：可以任意转载，转载时务必以超链接形式标明文章原始出处和作者信息以及版权声明 数据分布是分布式存储系统的一个重要部分，数据分布算法至少要考虑以下三个因素： 1) 故障域隔离。同份数据的不同副本分布在不同的故障域，降低数据损坏的风险； 2) 负载均衡。数据能够均匀地分布在磁盘容量不等的存储节点，避免部分节点空闲部分节点超载，从而影响系统性能； 3) 控制节点加入离开时引起的数据迁移量。当节点离开时，最优的数据迁移是只有离线节点上的数据被迁移到其它节点，而正常工作的节点的数据不会发生迁移。 对象存储中一致性Hash和Ceph的CRUSH算法是使用地比较多的数据分布算法。在Aamzon的Dyanmo键值存储系统中采用一致性Hash算法，并且对它做了很多优化。OpenStack的Swift对象存储系统也使用了一致性Hash算法。 一致性Hash算法 假设数据为 x ，存储节点数目为 N 。将数据分布到存储节点的最直接做法是，计算数据 x 的Hash值，并将结果同节点数目 N 取余数，余数就是数据x的目的存储节点。即目的存储节点为 Hash(x) % N 。对数据计算Hash值的目的为了可以让数据均匀分布在N个节点中。这种做法的一个严重问题是，当加入新节点或则节点离开时，几乎所有数据都会受到影响，需要重新分布。因此，数据迁移量非常大。

Dynamo中用pythonscript之循环 使用python的循环语句创建十个正方体 效果如下： 来源： CSDN 作者： yasenRK 链接： https://blog.csdn.net/yasenRK/article/details/104087097

在写这篇文章之前，玩过几个月的Dynamo,当时也是不会Revit二次开发，不会编程，玩的不好，很痛苦，自己不能做出很好的作品，只能模仿别人的文章，后来转去学习二次开发，现在编程能力大大提高，在回头来玩Dynamo,感觉很简单，一上手就不想用节点，直接Python Script敲代码。不过前面学习Dynamo 对我后来学习二开帮助挺大的，主要是编程思维一样。现在感觉二开转Dynamo就是几分钟的事。但是要学习更深还要会Python。 这里以一个算数加法进行阐述： 来源： CSDN 作者： qq_43451782 链接： https://blog.csdn.net/qq_43451782/article/details/103612017

Dynamo的形体与色彩 ····本文主要对Dynamo中涉及到数据的节点进行了总结整理，笔记整理自[姑娘课堂]的Dynamo教程，笔记原格式为OneNote格式，如有需要可以按照下方链接下载OneNote文件与PDF文件，如果链接失效或者笔记中有错漏部位请私信联系，看到后会回复。 ····百度网盘地址：https://pan.baidu.com/s/1Os-OlxY41H0Xo8mMBfZIcg ····本文内容目录 ········一、形体层级关系 ········二、点 ········三、线 ········四、面 ········五、体 ········六、形体布尔运算 ········七、抽象类型 ········八、图形编辑 ········九、Mesh网格 ········十、UV坐标 ········十一、色彩和色彩列表 ········十二、图片与色彩 ········十三、Geometry ········十四、随机机理 ········十五、通过TSpline创建形体 ········十六、其他常用操作 来源： CSDN 作者： qq_37466834 链接： https://blog.csdn.net/qq_37466834/article/details/103488293

Dynamo的Revit交互 ····本文主要对Dynamo中涉及到数据的节点进行了总结整理，笔记整理自[姑娘课堂]的Dynamo教程，笔记原格式为OneNote格式，如有需要可以按照下方链接下载OneNote文件与PDF文件，如果链接失效或者笔记中有错漏部位请私信联系，看到后会回复。 ····百度网盘地址：https://pan.baidu.com/s/1Os-OlxY41H0Xo8mMBfZIcg ····本文内容目录 ········一、选择 ········二、标高和轴网 ········三、墙体和楼板 ········四、放置族Revit.Element.FamilyInstance ········五、自适应族Revit.Element.AdaptiveComponent ········六、内建模型Revit.Elements.DirectShape ········七、幕墙与嵌板Revit.Elements.CurtainPanel ········八、图元Revit.Elements.Element ········九、体量Revit.Elements ········十、日光Revit.Elements.SunSettings ········十一、地形Revit.Elements.Topography ········十二、模型文字Revit.Elements