编者说：本文的原作者在网上发表了 Apache Ignite 与 Tachyon 优劣的言论后，竟然发现帖子被无情的删除了，于是他贴出了与 Google 团队成员交流的邮件，顺便写下了下面的文章以表达愤懑之情。关于被删帖一事可点击此处查看。

在我发布 Apache Ignite （孵化中） 和 Tachyon 缓存项目之间差异说明之后，竟然发现文章被删除了。同时，我收到一份来自 Google 团队一名叫 tachyon-user 的私人邮件，上面解释了为什么文章“会被当做营销信息”而删除。

看来所有带有轻微批评 Tachyon 项目的信息都会被当做“营销信息”并且以真正“自由和开放“的名义删除掉！这个社区好像哪里搞错了。所以，我决定贴上曾经被他们退回的原始邮件。

你们自己判断：

From：<kboudnik@gmail.com>

Date：Fri，Apr  10，2015 at 11 : 46 PM

Subject：RE：Apache Ignite vs Tachyon

To：tachyon-user@googlegroups.com

实际上，你只是部分正确。

Apache Ignite 是一个发展成熟的内存计算（IMC）平台（又名数据结构）。 “支持 Hadoop 生态系统”只是结构的一个组成部分。它包括两个部分：-文件系统缓存：让 HDFS IO 性能显著提升的完全透明的缓存。从某种程度上说，这个和Tachyon 所要实现的功能相似。不像 Tacyon，Apache Ignite 缓存数据是更大的数据结构的一个组成部分，可以被任何 Ignite 服务使用。

- MR 加速器可以在 Ignite 内存引擎上运行“经典”的 MR 任务。基本上，Ignite MR （大量 SQL 列表和其他计算组件）是一个将数据储存在集群内存的方式。我会说 Ignite MT 比 Hadoop MR 快30倍（也就是 3000%）吗？顺便说下，它还不需要改变代码。

当你说“Tachyon...支持本地大数据堆栈”的时候，你应该要明白，Ignite Hadoop 加速也是支持本地化的：你可以在 IgniteFS 顶层运行 MR，Hive，HBase，Spark 等等，而且不需要改变任何事情。

顺 便截取一段给你看看：在 Ignite 系统文件缓存是“数据结构”范例的一部分，就像服务、高级集群、分布式消息、ACID 实时交易一样。加 HDFS 和 MR 加速层是很直接的，因为它们建立于高级的 Ignite 核心，而此核心已经实际运行了5年以上。不过，当你开始使用如 Tachyon 这样的内存文件系统，你会发现他很难实现相同企业级的计算。 没有任何抨击，就像刚才说的。

我建议你去看看 ignite.incubator.apache.org：读下文档，试着使用1.0版本的 Ignite ，下载：https://dist.apache.org/repos/dist/release/incubator/ignite/1.0.0/（安装很容易），然后加入我们的 Apache 社区。如果你有兴趣通过 Ignite 使用 Hadoop， Apache Bigtop 会给你一整套软件，包括无缝的集群部署，它能让你在几分钟之内开启全功能集群。

再透露下：我是 Apache 孵化器 Ignite 项目的导师。

Best regards,

Konstantin Boudnik

On Thursday, April 9, 2015 at 7:39:00 PM UTC-7, Pengfei Xuan wrote:
>
> 我所理解的, Apache Ignite (GridGain) 从传统的成长

Posted by Cos at 18:51 

Source：drcos.boudnik.org