本节书摘来异步社区《Spark Cookbook 中文版》一书中的第1章，第1.8节，作者： 【印度】Rishi Yadav（亚达夫）译者： 顾星竹 , 刘见康 责编： 胡俊英，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。

1.8　使用Tachyon作为堆外存储层

Spark弹性分布式数据集（RDD）很适合在内存上存储数据集，可以在不同应用上存储大量备份。Tachyon可以解决Spark RDD管理的一些挑战性问题，如下所示。

RDD仅存在于Spark应用期间。

计算程序和RDD内存存储共享同样的执行过程；所以，如果一个进程崩溃了，那么内存存储也会消失。即使处理同样的底层数据，不同作业的RDD是不能共享的，例如使用HDFS数据块。慢速写入磁盘。在内存中备份数据，更高的内存占用。如果需要与其他应用程序共享输出，由于需要磁盘复制速度会非常慢。Tachyon提供了堆外存储层来解决这些问题。该层（即堆外存储层）不受进程崩溃的影响也不会被垃圾回收器标记，同时也可以让RDD独立于特定的作业或对话之上实现跨应用共享。本质上，数据的一个存储在内存上的单一副本如图1-13所示。

1.8.1　具体步骤

1．下载并编译Tachyon（在默认情况下Tachyon配置的Hadoop版本为1.0.4，所以需要从源代码编译，选择正确的Hadoop版本）。替换当前版本，本书所写是版本为0.6.4。

$ wget https://github.com/amplab/tachyon/archive/v
    
     .zip
    

2．解压源代码。

$ unzip  v-
    
     .zip
    

3．为了方便，重命名Tachyon源文件名。

$ mv tachyon-
    
      tachyon
    

4．修改Tachyon文件夹目录。

$ cd tachyon    $ mvn -Dhadoop.version=2.4.0 clean package -DskipTests=true   $ cdconf   $ sudo mkdir -p /var/tachyon/journal   $ sudo chown -R hduser:hduser /var/tachyon/journal   $ sudo mkdir -p /var/tachyon/ramdisk   $ sudo chown -R hduser:hduser /var/tachyon/ramdisk   $ mv tachyon-env.sh.template tachyon-env.sh   $ vi tachyon-env.sh

5．注释下面这行。

export TACHYON_UNDERFS_ADDRESS=$TACHYON_HOME/underfs

6．去掉下面这行前面的注释。

export TACHYON_UNDERFS_ADDRESS=hdfs://localhost:9000

7．修改以下属性。

-Dtachyon.master.journal.folder=/var/tachyon/journal/   export TACHYON_RAM_FOLDER=/var/tachyon/ramdisk       $ sudo mkdir -p /var/log/tachyon   $ sudo chown -R hduser:hduser /var/log/tachyon   $ vi log4j.properties

8．用/var/log/tachyon替换${tachyon.home}。

9．在conf目录下创建新文件core-site.xml。

$ sudo vi core-site.xml 
     
          
      
       fs.tachyon.impl
           
      
       tachyon.hadoop.TFS
         
      
     $ cd ~ $ sudo mv tachyon /opt/infoobjects/ $ sudochown -R root:root /opt/infoobjects/tachyon $ sudochmod -R 755 /opt/infoobjects/tachyon

10．将< tachyon home>/bin加入路径。

$ echo "export PATH=$PATH:/opt/infoobjects/tachyon/bin" >> /home/hduser/.bashrc

11．重启shell并格式化Tachyon。

$ tachyon format$ tachyon-start.sh local //you need to enter root password asRamFS needs to be formatted

Tachyon的网页端口是，如图1-14所示。

12．运行以下程序观测Tachyon是否运行良好，如图1-15所示。

13．以下命令可以随时停止Tachyon。

$ tachyon-stop.sh

14．在Spark上运行Tachyon。

$ spark-shell    scala> val words = sc.textFile("tachyon://localhost:19998/words")    scala> words.count    scala> words.saveAsTextFile("tachyon://localhost:19998/w2")    scala> val person = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/user/    hduser/person")    scala> import org.apache.spark.api.java._    scala> person.persist(StorageLevels.OFF_HEAP)