Tachyon简介及目前可用性分析
简介
翻译tachyon wiki上的介绍
“Tachyon是一个高容错的分布式文件系统，允许文件以内存的速度在集群框架中进行可靠的共享，就像Spark和 MapReduce那样。通过利用信息继承，内存侵入，Tachyon获得了高性能。Tachyon工作集文件缓存在内存中，并且让不同的 Jobs/Queries以及框架都能内存的速度来访问缓存文件”。因此，Tachyon可以减少那些需要经常使用的数据集通过访问磁盘来获得的次数。”
使用
鉴于Tachyon也是AMP实验室开发的项目，属Spark整个生态环境里的一部分，原本打算尝试让Spark/Shark在Tachyon上跑，看看速度/性能有没有一些提升。
Tachyon目前发布的release版本是0.2的，支持CDH3。支持CDH4的tachyon-0.3版本还未发布，不过可以在0.3-branch上下载到，需要自己编译打包，依赖的jdk是1.7的。想要部署cluster，让Spark和Shark在上面跑的话，可以参考下面几份wiki，
// Shark version val SHARK_VERSION = "0.8.0" val SPARK_VERSION = "0.8.0-incubating" val SCALA_VERSION = "2.9.3" // Hadoop version to build against. For example, "0.20.2", "0.20.205.0", or // "1.0.1" for Apache releases, or "0.20.2-cdh3u3" for Cloudera Hadoop. val DEFAULT_HADOOP_VERSION = "1.0.4" lazy val hadoopVersion = env("SHARK_HADOOP_VERSION") orElse env("SPARK_HADOOP_VERSION") getOrElse DEFAULT_HADOOP_VERSION // Whether to build Shark with Yarn support val YARN_ENABLED = env("SHARK_YARN").getOrElse("false").toBoolean // Whether to build Shark with Tachyon jar. val TACHYON_ENABLED = false另一方面，我用shark-0.7跑的时候，会出一些奇怪的问题，在google的tachyon user上看了相关帖子，很多问题和bug都说会在0.3或者future release中解决，觉得tachyon还不够成熟和稳定，暂时还不敢继续尝试使用。至少等到0.3正式发布，再观望一下情况。