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<version>.zip
2．解压源代码。
$ unzip v-<version>.zip
3．为了方便，重命名Tachyon源文件名。
$ mv tachyon-<version> 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
<configuration>
<property>
<name>fs.tachyon.impl</name>
<value>tachyon.hadoop.TFS</value>
</property>
</configuration>
$ 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/.bashrc11．重启shell并格式化Tachyon。
$ tachyon format
$ tachyon-start.sh local //you need to enter root password as
RamFS needs to be formattedTachyon的网页端口是http://hostname:19998，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)