dynamo（revit中dynamo做什么用的）

本文目录

• revit中dynamo做什么用的
• generator和dynamo都是发电机的意思,但是有什么区别呢
• Dynamo的高级分析
• Dynamo的简介
• dynamo可以卸载吗
• dynamo内部支持什么编程语言
• dynamo软件是什么

revit中dynamo做什么用的

其实就是数据处理的，批量化处理的。可以做简单桥梁道路隧道等revit本身不好处理的东西（但是做不了特别精细）。也可以相对容易的开发一些revit插件等。

generator和dynamo都是发电机的意思,但是有什么区别呢

generator指广义上的发电机,海纳百川,不管是地热太阳风能水能whatever都叫generator而dynamo呢,dyna表示’动态’,可以想象一下一个小白鼠不断地在笼子里奔跑来发电 ^^ 换句话说,dynamo特指用mechanical energy发电的发...

Dynamo的高级分析

有了上面一章里的两个基础介绍之后，我们开始进入Dynamo的世界。Dynamo的数据分区与作用在Dynamo的实现中提到一个关键的东西，就是数据分区。 假设我们的数据的key的范围是0到2的64次方（不用怀疑你的数据量会超过它，正常甚至变态情况下你都是超不过的，甚至像伏地魔等其他类Dynamo系统是使用的 2的32次方），然后设置一个常数，比如说1000，将我们的key的范围分成1000份。然后再将这1000份key的范围均匀分配到所有的节点（s个节点），这样每个节点负责的分区数就是1000/s份分区。如图二，假设我们有A、B、C三台机器，然后将我们的分区定义了12个。图二：三个节点分12个区的数据的情况因为数据是均匀离散到这个环上的（有人开始会认为数据的key是从1、2、3、4……这样子一直下去的，其实不是的，哈希计算出来的值，都是一个离散的结果），所以我们每个分区的数据量是大致相等的。从图上我们可以得出，每台机器都分到了三个分区里的数据，并且因为分区是均匀的，在分区数量是相当大的时候，数据的分布会更加的均匀，与此同时，负载也被均匀地分开了（当然了，如果硬要说你的负载还是只集中在一个分区里，那就不是在这里要讨论的问题了，有可能是你的哈希函数是不是有什么样的问题了）。为什么要进行这样的分布呢，分布的好处在于，在有新机器加入的时候，只需要替换原有分区即可，如图三所示：图三：加入一个新的节点D的情况同样是图二里的情况，12个分区分到A**三个节点，图三中就是再进入了一个新的节点D，从图上的重新分布情况可以得出，所有节点里只需要转移四分之一的数据到新来的节点即可，同时，新节点的负载也伴随分区的转移而转移了（这里的12个分区太少了，如果是1200个分区甚至是12000个分区的话，这个结论就是正确的了，12个分区只为演示用）。从Dynamo的NRW看CAP法则在Dynamo系统中，第一次提出来了NRW的方法。N：复制的次数；R：读数据的最小节点数；W：写成功的最小分区数。这三个数的具体作用是用来灵活地调整Dynamo系统的可用性与一致性。举个例子来说，如果R=1的话，表示最少只需要去一个节点读数据即可，读到即返回，这时是可用性是很高的，但并不能保证数据的一致性，如果说W同时为1的 话，那可用性更新是最高的一种情况，但这时完全不能保障数据的一致性，因为在可供复制的N个节点里，只需要写成功一次就返回了，也就意味着，有可能在读的这一次并没有真正读到需要的数据（一致性相当的不好）。如果W=R=N=3的话，也就是说，每次写的时候，都保证所有要复制的点都写成功，读的时候也是都读到，这样子读出来的数据一定是正确的，但是其性能大打折扣，也就是说，数据的一致性非常的高，但系统的可用性却非常低了。如果R + W 》 N能够保证我们“读我们所写”，Dynamo推荐使用322的组合。Dynamo系统的数据分区让整个网络的可扩展性其实是一个固定值（你分了多少区，实际上网络里扩展节点的上限就是这个数），通过NRW来达到另外两个方 向上的调整。Dynamo的一些增加可用性的补救针对一些经常可能出现的问题，Dynamo还提供了一些解决的方法。第一个是hinted handoff数据的加入：在一个节点出现临时性故障时，数据会自动进入列表中的下一个节点进行写操作，并标记为handoff数据，在收到通知需要原节点恢复时重新把数据推回去。这能使系统的写入成功大大提升。第二个是向量时钟来做版本控制：用一个向量（比如说表示这个数据在a节点第一次写入）来标记数据的版本，这样在有版本冲突的时候，可以追溯到出现问题的地方。这可以使数据的最终一致成为可能。（Cassandra未用vector clock，而只用client timestamps也达到了同样效果。）第三个是Merkle tree来提速数据变动时的查找：使用Merkle tree为数据建立索引，只要任意数据有变动，都将快速反馈出来。第四个是Gossip协议：一种通讯协议，目标是让节点与节点之间通信，省略中心节点的存在，使网络达到去中心化。提高系统的可用性。

Dynamo的简介

按分布式系统常用的哈希算法切分数据，分放在不同的node上。Read操作时，也是根据key的哈希值寻找对应的node。Dynamo使用了C***istent Hashing算法，node对应的不再是一个确定的hash值，而是一个hash值范围，key的hash值落在这个范围内，则顺时针沿ring找，碰到的第一个node即为所需。Dynamo对C***istent Hashing算法的改进在于：它放在环上作为一个node的是一组机器（而不是memcached把一台机器作为node），这一组机器是通过同步机制保证数据一致的。以上图为例，node1其实包含了多台机器，在一个node里宕了一台机或增加一台机，并不影响整个Dynamo对key的寻找。如果一个ring内的访问量大了，则可以在两个node间加入一个新node以缓解压力，这时会影响到其后继node的hash范围，需要调整数据。假设一个ring中原本只有node2、node3、node4，在加入新的node1之后，原先从node2查询的部分key将改为从node1查询，node1和node2中的数据就需要调整，主要是node1从node2中提取出属于它的数据，这样做需要选取性能压力不高的时候。 Dynamo的一个node中的同步是由client端来“解决”的，使用所谓的（N, R, W）模型，其中，N表示node中机器的总数，R表示一个读请求需要的机器参与总数，W代表一个写请求需要的机器参与总数，这些值由client端配置。例如，一个node有5台机器（N=5），client发出写请求——广播到5台机，如果收到3个“写完成”的返回消息，即认为写成功（W=3）；client发出读请求——还是广播到5台机，如果收到2个“读完成”的返回消息，即认为读成功（R=2）。对于数据十分重要的应用（如金融），配置可以为(5, 5, 5)，即要求node中所有机器的写都成功；而对于数据读写访问量极高的应用，配置可以为（5, 1, 1）。通常W不等于N，于是，在某些情况下一个node内的机器上的数据可能会有不一致，这时Dynamo是通过将多个Read的返回结果“合并”来得出最终结果的，使用了所谓Object Version和Vector clock的技术，即跟踪一个Object在不同机器上的版本变化，以确保当多个Read请求结果返回不一致时，能够根据其版本信息得出正确的结果。 Dynamo的这种做法是一种折衷，即为了同时保证读和写的效率，写操作不要求绝对同步，而把不同步可能产生的后果推给了读操作。 Dynamo的一个node中一台机器建有一个Merkle Tree，当两台机器不一致时（如一台机器宕机一段时间），通过这个tree结构，可以快速定位不一致的Object来恢复数据。Merkle Tree又叫Hash Tree，它把key分成几个range，每个range算出一个hash值，作为叶子，再一层层合并计算上去，这样，从root开始比较hash值，就可以快速找到哪几段range中的hash值变化了。

dynamo可以卸载吗

可以Dynamo是一款功能强大的编程软件，该软件使用方便，界面简洁。是一款可视化编程工具，旨在同时供非编程人员和编程人员使用。它使用户能够直观地查看脚本行为、定义自定义逻辑以及使用各种文本编程语言的脚本。

dynamo内部支持什么编程语言

dynamo内部有两个比较特殊的节点都是阔以扩展外部程序的（自己写程序）一个就是codeblock节点，如下图，所支持的语言就是DesignScript，这是Autodesk公司开发的，也是最初用来编写Dynamo程序的语言。

图一 codeblock节点

然后就是PythonScript，如下图，所支持的编程语言就是IronPython，

图二 Python script节点

图二 Python script节点内部

dynamo软件是什么

Dynamo应用程序是一款可视化编程工具，旨在同时供非编程人员和编程人员使用。使用户能够直观地查看脚本行为、定义自定义逻辑以及使用各种文本编程语言的脚本。可帮助设计师创建使用外部库或任何具有API的Autodesk产品的工具。

Dynamo应用程序是一款可视化编程工具，旨在同时供非编程人员和编程人员使用。使用户能够直观地查看脚本行为、定义自定义逻辑以及使用各种文本编程语言的脚本。可帮助设计师创建使用外部库或任何具有API的Autodesk产品的工具。借助Dynamo Studio，可在“沙箱”样式的应用程序中开发程序，但Dynamo生态系统会持续增长。