更多代码请见：https://github.com/xubo245/SparkLearningSpark生态之Alluxio学习版本：alluxio（tachyon）0.7.1，spark-1.5.2,

本文由南京大学顾荣、李崇杰翻译整理自Alluxio公司技术博客，由Alluxio公司授权CSDN首发（联合），版权归Alluxio公司所有，未经版权所有者同意请勿转载。

本文由南京大学顾荣、施军翻译整理自Alluxio公司技术博客，由Alluxio公司授权CSDN首发（联合），版权归Alluxio公司所有，未经版权所有者同意请勿转载。

本文由南京大学顾荣、黄志翻译整理自Alluxio公司技术博客，由Alluxio公司授权CSDN首发（联合），版权归Alluxio公司所有，未经版权所有者同意请勿转载。

我们在上篇文章中，已经演示了如何安装Alluxio，并将HDFS作为Alluxio的底层文件系统;以及Alluxio&ApacheHive的整合过程。

我们在上篇文章中，已经演示了如何安装Alluxio，并将HDFS作为Alluxio的底层文件系统;以及Alluxio&ApacheHive的整合过程。

我们在上篇文章中，已经演示了如何安装Alluxio，并将HDFS作为Alluxio的底层文件系统。这里我们将通过一系列的文章，来说明如何将Alluxio和常见的一些结算框架实现集成，用以提交查询。

上一篇我们介绍了如何通过源码实现Alluxio编译的整个过程，接下来，这篇文章，将带你一起把我们编译好的安装包（或者是从官方直接下载的安装包——hadoop版本号需要跟你的基础环境一致）部署安装在我们的服务器上

上一篇我们介绍了如何通过源码实现Alluxio编译的整个过程，接下来，这篇文章，将带你一起把我们编译好的安装包（或者是从官方直接下载的安装包——hadoop版本号需要跟你的基础环境一致）部署安装在我们的服务器上

Alluxio的二进制发布包，是依赖于具体的hadoop版本的，截至本文撰写时，直接下载的alluxio二进制安装包是对应于hadoop2.2.0的，如果你的hadoop基础环境不是这个版本，那就需要根据实际情况

Alluxio原名tachyon。Alluxio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，类似Spark和MapReduce。

前言Alluxio是一个分布式内存文件系统，可以在集群里以访问内存的速度来访问存在Alluxio里的文件。

最近一直在研究alluxio,希望其能够和hive,spark，hbase集成在一起，达到更快的运行速度，提高性能；但从目前情况来看，想用alluxio提升某个具体应用的性能，不大现实。

更多代码请见：https://github.com/xubo245/SparkLearningSpark生态之Alluxio学习版本：alluxio-1.3.0（tachyon），spark-1.5.2

更多代码请见：https://github.com/xubo245/SparkLearningSpark生态之Alluxio学习版本：alluxio（tachyon）1.3.0，spark-1.5.2,

更多代码请见：https://github.com/xubo245/SparkLearningSpark生态之Alluxio学习版本：alluxio（tachyon）1.3.0，spark-1.5.2,

更多代码请见：https://github.com/xubo245/SparkLearningSpark生态之Alluxio学习版本：alluxio（tachyon）0.7.1，spark-1.5.2,

10月28日上午，“2016易观A10大数据应用峰会”主论坛《大数据基础框架设计——实时分析技术平台洞察与实践》，Alluxio创始人兼CEO李浩源受邀出席，并发表了“如何融合数据以内存的速度”的主题演讲

然而，兄弟多了不好管，为了抢占企业级市场，各家都迭代出自己的一套访问控制体系，不管是老牌系统(比如HDFS、HBase)，还是生态新贵(比如Kafka、Alluxio)，ACL(AccessControlList

Alluxio提供定位策略，用于确定应该选择哪个Worker来存储文件数据块。

2016年8月7日上午09:30-中午12:30北京市海淀区学院路37号北京航空航天大学如心楼会议中心二层（北航体育馆对面）Alluxio(前Tachyon)是一个开源内存级虚拟大数据存储系统,其源自UCBerkeleyAMPLab

概述Alluxio（在1.0版本之前名为Tachyon）是一个以内存分布式存储系统。它统一了数据访问的方式，为上层计算框架和底层存储系统构建了桥梁。

概述Alluxio（在1.0版本之前名为Tachyon）是一个以内存分布式存储系统。它统一了数据访问的方式，为上层计算框架和底层存储系统构建了桥梁。

今天决定编译tachyon源码，以下是我编译安装过程下载tachyon源码，我用的下载地址是https://github.com/Alluxio/alluxio/archive/v0.7.1.tar.gz

Alluxio（前Tachyon）作为一个以内存为中心的虚拟分布式存储系统，在大数据系统性能提升以及生态系统多组件整合的进程中扮演着重要角色。

Alluxio（前Tachyon）作为一个以内存为中心的虚拟分布式存储系统，在大数据系统性能提升以及生态系统多组件整合的进程中扮演着重要角色。

Alluxio（之前名为Tachyon）是世界上第一个以内存为中心的虚拟的分布式存储系统。它统一了数据访问的方式，为上层计算框架和底层存储系统构建了桥梁。

六个worker只启动了3个：hadoop@Master:~/cloud/alluxio-0.7.1$.

更多代码请见：https://github.com/xubo245/SparkLearning1.环境hadoop2.6.0spark1.5.2java1.72.下载：https://github.com/Alluxio

SparkLearning环境：hadoop-2.6.0spark-1.5.2scala-1.71解释完成tachyon的集群配置与运行前提：安装好java、hdfs等2.下载https://github.com/Alluxio

1.下载源码：gitclonehttps://github.com/Alluxio/alluxio.git 2.进入目录并查找源码版本：xubo@xubo:~/cloud/down$cdalluxio/

1.启动spark-shell2.上传文件到tachyon：xubo@xubo:~/cloud/test/tachyon$../../tachyon-0.7.1/bin/tachyontfscopyFromLocal1.txt/ Copied1.txtto/ xubo@xubo:~/cloud/test/tachyon$../../tachyon-0.7.1/bin/tachyontfscat/1

1.启动spark-shell2.上传文件到tachyon：xubo@xubo:~/cloud/test/tachyon$../../tachyon-0.7.1/bin/tachyontfscopyFromLocal1.txt/Copied1.txtto/xubo@xubo:~/cloud/test/tachyon$../../tachyon-0.7.1/bin/tachyontfscat/1.t

ubuntu14.04Spark-1.5.2Tachyon-0.7.11．由于最近用的Spark-1.5.2系统默认的tachyon为0.7.1，在Spark-core的pom.xml可以查看另外虽然现在Tachyon改名为Alluxio

更多代码请见：https://github.com/xubo245/SparkLearning1解释2.代码：3.结果：参考【1】 http://alluxio.org/documentation/v0.7.1

    Alluxio源码分析是一个基于内存的分布式文件系统，和HDFS、HBase等一样，也是由主从节点构成的。而节点之间的通信，一般都是采用的RPC通讯模型。

Alluxio源码分析是一个基于内存的分布式文件系统，和HDFS、HBase等一样，也是由主从节点构成的。而节点之间的通信，一般都是采用的RPC通讯模型。

     Alluxio源码分析是一个基于内存的分布式文件系统，和HDFS、HBase等一样，也是由主从节点构成的。而节点之间的通信，一般都是采用的RPC通讯模型。

-welcome-to-berkeley-where-hadoop-isnt-nearly-fast-enoughCopiedfrom http://www.oschina.net/p/tachyonAlluxio

     指定主机策略SpecificHostPolicy是一种总是返回一个指定主机名的worker的定位策略。如果在那个主机名对应机器上没有活跃worker的话则返回null。在SpecificHostPolicy内部，封装了一个成员变量，如下：//主机名 privatefinalStringmHostname;    这个mHostname就是SpecificHostPolicy策略实现所依赖

     循环遍历策略RoundRobinPolicy是一种通过循环遍历方式并且跳过没有足够空间workers的为下一个数据块选择worker的策略。如果没有worker被找到，该策略会返回null。在RoundRobinPolicy内部，有三个十分重要的成员变量，如下：//初始化的BlockWorkerInfo列表，每次都从这个列表中选择BlockWorkerInfo privateListmW

     最大可用容量优先策略MostAvailableFirstPolicy是一种worker可用容量最大的定位策略。如果没有worker合格的话该策略返回null。它的核心方法getWorkerForNextBlock()实现如下：/** *Apolicythatreturnstheworkerwiththemostavailablebytes.Thepolicyreturnsnullifno

     LocalFirstPolicy是一个优先返回本地主机的定位策略，如果本地worker没有足够的容量，那么就会从活跃有效的workers列表随机选择一个worker用于每个块写入。在其内部，有一个关键的成员变量mLocalHostName，即本地主机名，它是用于选择本地本机worker的关键变量。其定义如下：//本地主机名，用于选择本地本机worker的关键变量 privateStrin

     OpenFileOptions是为读数据打开一个文件方法的选项，提供了打开文件的多种选择。在OpenFileOptions内部，封装了两个重要的成员变量，如下：//定位策略 privateFileWriteLocationPolicymLocationPolicy; //读取类型 privateReadTypemReadType;    其中mLocationPolicy为FileWr

  一、介绍Alluxio   Tachyon正式改名为alluxio，并发布v1.0.0版本，alluxio是内存高速虚拟分布式存储系统。  

一、介绍AlluxioTachyon正式改名为alluxio，并发布v1.0.0版本，alluxio是内存高速虚拟分布式存储系统。

     Alluxio提供定位策略，用于确定应该选择哪个Worker来存储文件数据块。

如果该数据不在本地Worker的Alluxio存储中，那么就将一个副本添加到本地AlluxioWorker中，用于每次完整地读取数据快。这是默认的读类型。

如果该数据不在本地Worker的Alluxio存储中，那么就将一个副本添加到本地AlluxioWorker中，用于每次完整地读取数据快。这是默认的读类型。    

         一、分层存储种类    1、MEM(内存)    2、SSD(固态硬盘)    3、HDD(硬盘驱动器)    二、分层存储参数         1、alluxio.worker.tieredstore.levels