請教各位大拿：Tachyon和Redis有什麼區別？

02-05

在Spark使用場景下，Redis和Tachyon都是可以作為分散式cache層對系統進行加速，唯一不同在於Redis是kv介面，Tachyon是文件系統介面，所以我的問題是：Redis是不是可以完全取代Tachyon？如果不能的話，請問在哪些場景下來需要使用Tachyon?

redislab為spark寫了一層redis數據存取的封裝，這樣可以將所有數據存入redis，並從redis讀取，不需要讀寫hdfs，https://redislabs.com/solutions/spark-and-redis。

源碼可以上github：GitHub - RedisLabs/spark-redis: A connector for Spark that allows reading and writing to/from Redis cluster。

不是大拿，也來強答。

對Tachyon不太熟悉，專門查了一下。

如 @Marvin 所說，Tachyon是分散式文件系統，也就是說Tachyon實現了文件的存儲結構，比如inode節點，數據block，以及文件查詢的API，比如某個文件在哪個block上面，並且能以文件流的形式對數據進行讀寫，可以理解為這個是和NTFS、EXT4這些進行比較的，只是Tacyon的數據都放在內存中，不在硬碟中，快快快！

而Redis就是個內存資料庫，是的，是個資料庫，資料庫是構建在存儲系統之上的，Redis用了內存和文件系統，和Tachyon不在一個層次上。

至於Redis能不能取代Tachyon，一般的想法是如果你做足夠多的額外工作，是可以的，but why?沒意義對不對。。。。

2016-10-20 基於redis的spark數據存取，如 @楊怡玲答案所說，已經有了，所以也不用自己造輪子了，當然我還是不知道這樣有什麼額外的好處。。。

這樣想來，如果Tachyon能保證數據的可靠性，將其它系統的底層文件系統緩存Tachyon，那是不是以後的在線系統硬碟基本沒用了，，，，

一個是分散式文件系統，一個是資料庫，完全不一樣的東西。

Spark可以把中間結果緩存到Tachyon上，但是不可能緩存到Redis裡面吧。Redis可以做快速查詢，Tachyon能做查詢么？

還是得看場景，redis適合按key做點查詢和更新，tachyon沒用過，從介紹來看是個內存文件系統，在按塊存取上吞吐量應該比redis有優勢。

就spark替代hdfs存儲中間過程的場景來說，我會選tachyon，如果是按id查緩存的資料，我會選redis或者它的集群版本codis。

一般來說，資料庫系統是一個架構在文件系統智商的抽象，提供了更多的功能和約束（比如查詢、事務），用於對數據有查詢需求、對數據有一致性需求的場合。

所以，我猜Tachyon至少性能應該比Redis要高。