dynamo运行常见问题 传统的数据存储工具有哪些？
传统的数据存储工具有哪些？
1.Hadoop分布式存储与计算
Hadoop实现程序了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)，西安北方光电有限公司HDFS。Hadoop的框架最核心的设计应该是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据需要提供了存储，MapReduce则为海量的数据提供了可以计算，因此，不需要重点完全掌握，除此之外，还不需要手中掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN在内Hadoop高级管理等去相关技术与操作!
Hive是基于组件Hadoop的一个数据仓库工具，也可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并需要提供很简单SQL查询功能，可以不将SQL语句转换成为MapReduce任务参与运行。相对而言用Java代码设计MapReduce来说，Hive的优势明显：迅速开发，人员成本低，可扩展性(自由储存集群规模)，延展性(支持什么自定义设置函数)。极为适合我数据仓库的统计分析。对此Hive需掌握其完全安装、应用及有高级操作等。
3.ZooKeeper
ZooKeeper是一个开源的分布式协调服务，是Hadoop和HBase的重要组件，是一个为分布式运用需要提供一致的软件，能提供的功能除了：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，在大数据开发中要能够掌握ZooKeeper的常用命令及功能的利用方法。
4.HBase
HBase是一个分布式的、走向列的开源代码数据库，它所不同的是好象的关系数据库，更比较适合于非结构化数据存储的数据库，是一个高可靠性、低功耗、再朝列、可伸缩的分布式存储系统，大数据开发需完全掌握HBase基础知识、应用、基本架构这些初级用法等。
Redis是一个Key-Value存储系统，其出现很大程度补偿了Memcached这类Key/Value存储的不足，在部分场合这个可以对关系数据库可起很好的补充作用，它提供给了Java，C/C，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，不使用很比较方便，大数据开发需手中掌握Redis的安装、配置及相关使用方法。
6.Kafka
Kafka是一种高吞吐量的分布式查找订阅消息系统，其在大数据开发应用上的目的是的并行运行程序机制来统一线上和离线状态的消息处理，确实是是为实际集群来能提供动态实时的消息。大数据开发需手中掌握Kafka架构原理及各组件的作用和使用方法及相关功能的实现。
Neo4j是一个高性能的,NoSQL图形数据库，具高全面处理百万和T级节点和边的大尺度处理网络分析能力。它是一个嵌入式的、基于条件磁盘的、必须具备彻底的事务特性的Java不持久化引擎，可是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫作图)上而不是表中。Neo4j因其嵌入式、集高性能、轻量级等优势，越加被关注。
Cassandra是一个混合型的非关系的数据库，不同于Google的BigTable，其主要功能比Dynamo(分布式的Key-Value存储系统)更丰富地。这种NoSQL数据库最初的由Facebook开发，更名被1500多家企业组织不使用，包括苹果、欧洲原子核研究组织(CERN)、康卡斯特、电子港湾、GitHub、GoDaddy、Hulu、Instagram、Intuit、Netflix、Reddit等。是一种流行的分布式结构化数据存储方案。
SSM框架是由Spring、Spring MVC、MyBatis三个开源框架整合而成，常充当数据源较简单的Web项目的框架。大数据开发需分别掌握到Spring、Spring MVC、MyBatis三种框架的同时，再使用SSM并且整合操作。
请问：族可以在任意版本上的Revit软件上运行吗？
下载安装不对应版本的就这个可以，也可以在欧特克官网直接下载Revit的SP包会自动启动可以升级Dynamo
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