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。通过利用lineage信息，积极地使用内存，alluxio的吞吐量要比hdfs高300多倍。alluxio都是在内存中处理缓存文件，并且让不同的 jobs/queries以及框架都能内存的速度来访问缓存文件。
特性：
类 java 的文件 api
兼容性：实现 hadoop 文件系统接口
可插入式的底层文件系统
内建 raw 原生表的支持
基于 web 的 ui
提供命令行接口
alluxio 架构：
https://yqfile.alicdn.com/b5b264f68bef39f3995683ccdb8a28f1a3a6a0e8.png
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与 hdfs 的比较：
hadoop足够快吗？美国加州大学伯克利分校的amplab基于hadoop的核心组件开发出一个更快的版本alluxio。amplab从底层重建了hadoop平台，“没有最快，只有更快”。
amplab在大数据领域最知名的产品是spark，它是一个内存中并行处理的框架，spark的创造者声称：使用shark运行并行处理job速度要比mapreduce快100倍。又因为spark是在内存运行，所以shark可与druid或者sap's hana系统一较高下。spark也为clearstory下一代分析和可视化服务提供处理引擎。如果你喜欢用hive作为hadoop的数据仓库，那么你一定会喜欢shark，因为它代表了“hive on spark”。
amplab的最新目标就是hadoop分布式文件系统（hdfs），不过hdfs在可用性和速度方面一直受人诟病，所以amplab创建了alluxio（ 在high scalability上非常夺目，引起了derrick harris的注意）。
当然，amplab并不是第一个对hdfs提出质疑的组织，同时也有很多商业版本可供选择，像quantcast就自己开发了开源文件系统，声称其在运行大规模文件系统时速度更快、更高效。
诚然，amplab所做的工作就是打破现有商业软件的瓶颈限制。如果碰巧破坏了现状，那么就顺其自然吧！不过，对于用户来说，amplab只是为那些寻找合适工具的人员提供了一种新的选择，amplab的合作伙伴和赞助商包括谷歌，facebook，微软和亚马逊网络服务，它们当然非常乐意看到这些新技术，如果很有必要的话。
amplab的其他项目包括piql，类似于一种基于键/值存储的sql查询语言；mlbase，基于分布式系统的机器学习系统；akaros，一个多核和大型smp系统的操作系统；sparrow，一个低延迟计算集群调度系统。