兼容性

默认的,Spark 1.0.x版本绑定的是Tachyon 0.4.1版本.如果你的Tachyon版本不同,那需要在这个文件: 

spark/core/pom.xml 

中指定Tachyon的版本,然后重新编译正确的版本的Spark.

与Tachyon进行数据IO

这一部分的额外前提是Spark(0.6 或者后续版本).另外,假设你在运行Tachyon`site`.`TACHYON_RELEASED_VERSION` 或后续版本的时候通过查阅资料已经搭建好Tachyon和Hadoop 的本地模式或者集群模式.

如果运行的Spark版本低于1.0.0,那麻烦你把如下内容添加到这个文件:

spark/conf/spark-env.sh 

中:

export SPARK_CLASSPATH=/pathToTachyon/client/target/tachyon-client-`site`.`TACHYON_RELEASED_VERSION`-jar-with-dependencies.jar:$SPARK_CLASSPATH

如果是跑在 hadoop 1.x 版本的集群上,那么需要创建一个新的文件:

spark/conf/core-site.xml  

并把如下内容添加进去:

<configuration>

  <property>

    <name>fs.tachyon.impl</name>

    <value>tachyon.hadoop.TFS</value>

  </property>

</configuration>

将文件X写入HDFS,然后执行如下Spark Shell:

$ ./spark-shell

$ val s = sc.textFile("tachyon://localhost:19998/X")

$ s.count()

$ s.saveAsTextFile("tachyon://localhost:19998/Y")

查看  的话会发现会有个输出文件 Y 包含有 输入文件 X 内单词的数量(一个单词一行?).

将文件X写入HDFS,然后执行如下Spark Shell:

如果你通过sbt 或者 其他利用sbt的框架调用 Spark 的job:

val conf = new SparkConf()

val sc = new SparkContext(conf)

sc.hadoopConfiguration.set("fs.tachyon.impl", "tachyon.hadoop.TFS")

如果你的hadoop 集群版本为1.x 并且 以Zookeeper的容错模式 运行Tachyon,需要在之前创建的xml文件: spark/conf/core-site.xml 中添加如下实体(属性):

<property>

    <name>fs.tachyon-ft.impl</name>

    <value>tachyon.hadoop.TFS</value>

</property>

在这个文件 spark/conf/spark-env.sh 中添加如下内容:

export SPARK_JAVA_OPTS="

  -Dtachyon.zookeeper.address=zookeeperHost1:2181,zookeeperHost2:2181

  -Dtachyon.usezookeeper=true

  $SPARK_JAVA_OPTS

"

将文件 X 写入HDFS. 当运行Spark Shell的时候你可以指定任何的Tachyon Master:

$ ./spark-shell

$ val s = sc.textFile("tachyon-ft://stanbyHost:19998/X")

$ s.count()

$ s.saveAsTextFile("tachyon-ft://activeHost:19998/Y")

将 Spark RDDs 在 Tachyon中持久化

为满足这个特点,你需要运行  (1.0 或后续版本) 以及 Tachyon (0.4.1 或后续版本). 详细优点可查阅  .

Spark 应用程序需要设置两个参数: spark.tachyonStore.url 以及 spark.tachyonStore.baseDir. 

spark.tachyonStore.url (默认值为 tachyon://localhost:19998) 是处于TachyonStore的Tachyon 文件系统的URL. spark.tachyonStore.baseDir (默认值为 java.io.tmpdir) 存储RDDs 的Tachyon 文件系统的根目录. 他可以为一个由逗号隔开的list,这个list由Tachyon众多文件夹组成 .

为了将Spark RDDs 在 Tachyon中持久化, 你需要用到这个参数:  StorageLevel.OFF_HEAP . 使用Spark Shell的例子如下:

$ ./spark-shell

$ val rdd = sc.textFile(inputPath)

$ rdd.persist(StorageLevel.OFF_HEAP)

当Spark 应用程序在运行的时候,你可以在Tachyon 的Web界面(默认 URI 为)查看 spark.tachyonStore.baseDir . 你会发现有很多文件在那,他们是RDD块.通常来讲,当Spark 应用程序 运行结束的时候这些文件会被清理干净.你也可在Spark 应用中,将Tachyon 作为输入输出源来使用

#这是我第一次翻译,如有不足,请各位大神们支持^ ^

#By Lucosax

 
    
Yang