1.Tachyon简介

Tachyon是以内存为中心的分布式文件系统，能够为集群计算框架（如：Spark，MapReduce等）提供内存级速度的跨集群文件共享服务。

1.1  Tachyon特征

1)       Tachyon‘s的原生API类似JAVA的文件API

2)       兼容性：Tachyon实现了HDFS接口。故MapReduce和Spark无需任何修改可以运行在Tachyon上。

3)       插件式的底层文件系统:为提高容错性。Tachyon对内存数据通过checkpoint到UFS（例如：HDFS, S3, GlusterFS, and single-node local file systems）。

1.2  Spark内存计算面临问题

1)Spark共享数据问题：当两个Spark作业需要共享数据时，必须通过写磁盘操作。磁盘的读写可能造成性能瓶颈。

2)Spark自身JVM数据缓存问题：Spark程序崩溃时，JVM进程退出，所缓存数据也随之丢失，因此在工作重启时又需要从HDFS把数据再次读出。

3)Spark缓存数据冗余问题：两个Spark作业需操作相同的数据时，每个作业的JVM都需要缓存一份数据，不但造成资源浪费，也极易引发频繁的垃圾收集，造成性能的降低。

针对Spark中遇到的这些问题，根本原因可以归结到数据存储问题。作为计算框架的Spark尝试自行存储管理，不能专注Spark计算，造成整体执行效率降低。而Tachyon是一个分布式内存文件系统，可以减轻spark内存压力并且使得Spark快速大量完成数据读写。Tachyon把Spark的存储和计算分离，使用Spark专注计算，通过Tachyon来进行数据存储。

1.3  Tachyon如何Spark面临问题

Tachyon通过下面的3中方式来解决Spark内存计算过程所产生的问题

1)Spark共享数据问题：当两个Spark作业需要共享数据时，无需再通过写磁盘，而是借助Tachyon进行内存读写，从而提高计算效率。

2)Spark自身JVM数据缓存问题：在使用Tachyon对数据进行缓存后，即便在Spark程序崩溃JVM进程退出后，所缓存数据也不会丢失。这样，Spark工作重启时可以直接从Tachyon内存读取数据了。

3)Spark缓存数据冗余问题：当两个Spark作业需要操作相同的数据时，它们可以直接从Tachyon获取，并不需要各自缓存一份数据，从而降低JVM内存压力，减少垃圾收集发生的频率。

1.4  Tachyon的部署结构

在存储方面：Tachyon提供了多个文件系统的实现（比如：HDFS等）；

在计算方面：不需要修改Tachyon代码，仅需要通过简单配置就可以完成Spark,MapReduce与Tachyon的集成，而Tachyon作为中间层，提供Spark和MapReduce与HDFS之间数据共享的桥梁。

通过下面的部署结构来观察他们之间的关系：