В чем разница между Apache Ignite и Tachyon

Question

Я новичок в Apache Ignite - для интеграции с Ignite и Spark - похоже, что Ignite предоставляет слой в памяти, в котором данные будут жить в приложениях Spark, - та возможность, которую Tachyon предоставляет в качестве файловой системы в памяти. Итак, мой вопрос к файловой системе в памяти (IGFS для ignite), в чем разница между Ignite и Tachyon? Какие плюсы и лапы между ними?

Спасибо!

Answer 1

Apache Ignite - это платформа со многими компонентами, такими как (не ограничиваясь):

• Вычислительный движок, который позволяет вам выполнять распределенные вычисления в модели fork-join (нет зависимости от Hadoop или Spark)
• Распределенное хранилище значений ключей, совместимое с JSR-107, с различными вариантами сохранения и способностью выполнять индексированные SQL-запросы к вашим данным и, начиная с Ignite 1.8, обновлять ваши данные с помощью DML
• Распределенные отказоустойчивые сервисы, позволяющие запускать фиксированное количество фоновых процессов в кластере.
• IGFS, распределенная файловая система в памяти
• Компонент ускорителя Hadoop
• Интеграция Spark RDD, позволяющая иметь промежуточное хранилище для результатов задач Spark
• Распределенные события, обмен сообщениями и т.д...

Если мы посмотрим на интеграцию Ignite-Spark, я бы хотел обратить внимание на одну из основных функций - возможность выполнения индексированных SQL-запросов. Это может значительно улучшить производительность запросов по сравнению с Spark на больших RDD.

Tachyon, с другой стороны, является файловой системой в памяти, поэтому я бы сказал, что сам Tachyon сравнивается с IGFS довольно близко.