alluxio 原名 tachyon。
alluxio 是一個高容錯的分布式檔案系統，允許檔案以記憶體的速度在叢集架構中進行可靠的共享，類似spark和 mapreduce。通過利用lineage資訊，積極地使用記憶體，alluxio的吞吐量要比hdfs高300多倍。alluxio都是在記憶體中處理緩存檔案，并且讓不同的 jobs/queries以及架構都能記憶體的速度來通路緩存檔案。
特性：
類 java 的檔案 api
相容性：實作 hadoop 檔案系統接口
可插入式的底層檔案系統
内建 raw 原生表的支援
基于 web 的 ui
提供指令行接口
alluxio 架構：
https://yqfile.alicdn.com/b5b264f68bef39f3995683ccdb8a28f1a3a6a0e8.png
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與 hdfs 的比較：
hadoop足夠快嗎？美國加州大學伯克利分校的amplab基于hadoop的核心元件開發出一個更快的版本alluxio。amplab從底層重建了hadoop平台，“沒有最快，隻有更快”。
amplab在大資料領域最知名的産品是spark，它是一個記憶體中并行處理的架構，spark的創造者聲稱：使用shark運作并行處理job速度要比mapreduce快100倍。又因為spark是在記憶體運作，是以shark可與druid或者sap's hana系統一較高下。spark也為clearstory下一代分析和可視化服務提供處理引擎。如果你喜歡用hive作為hadoop的資料倉庫，那麼你一定會喜歡shark，因為它代表了“hive on spark”。
amplab的最新目标就是hadoop分布式檔案系統（hdfs），不過hdfs在可用性和速度方面一直受人诟病，是以amplab建立了alluxio（ 在high scalability上非常奪目，引起了derrick harris的注意）。
當然，amplab并不是第一個對hdfs提出質疑的組織，同時也有很多商業版本可供選擇，像quantcast就自己開發了開源檔案系統，聲稱其在運作大規模檔案系統時速度更快、更高效。
誠然，amplab所做的工作就是打破現有商業軟體的瓶頸限制。如果碰巧破壞了現狀，那麼就順其自然吧！不過，對于使用者來說，amplab隻是為那些尋找合适工具的人員提供了一種新的選擇，amplab的合作夥伴和贊助商包括谷歌，facebook，微軟和亞馬遜網絡服務，它們當然非常樂意看到這些新技術，如果很有必要的話。
amplab的其他項目包括piql，類似于一種基于鍵/值存儲的sql查詢語言；mlbase，基于分布式系統的機器學習系統；akaros，一個多核和大型smp系統的作業系統；sparrow，一個低延遲計算叢集排程系統。