Alluxio是一个能够数据分析和人工智能工作负载的开源数据编排系统。像Apache Spark或Apache Hive这样的分布式应用程序可以通过Alluxio与兼容HDFS的接口访问Alluxio中的数据，而无需修改代码。我们将外部存储（如HDFS或S3）作为底层存储。Alluxio是底层存储系统之上的一个新的存储层，它不仅可以提高原始I/O的性能，还允许应用程序能够灵活地选择读、写和管理文件。本文重点描述了向Alluxio写人文件的不同方法，并分析了如何实现在性能、一致性以及与HDFS相比的容错级别方面的权衡。
给定一个应用程序（例如：一个将输出保存到外部存储的Spark作业），将输出写入到一个Alluxio节点的内存层将获得最佳的写入性能。由于内存存储数据存在易失性，当Alluxio中的一个节点宕机或重启时，该节点内存中的任何数据都会丢失。为了防止数据丢失，通过配置客户端写类型，Alluxio提供了同步或异步地将数据持久化到底层存储的能力，每种写类型都有与之相关的优点和缺点。写入Alluxio存储的应用程序应该考虑不同的写特性，并进行成本效益分析，以确定最适合应用程序需求的写类型。
可用的写类型
写类型是客户端的属性，这意味着在提交应用程序时用户可以修改它们，而无需重新启动任何Alluxio进程。例如，要在提交Spark作业时将Alluxio写类型设置为CACHE_THROUGH，可以在Spark-submit中添加以下选项：
<code>$ spark-submit \\
--conf 'spark.driver.extraJavaOptions=-Dalluxio.user.file.writetype.default=CACHE_THROUGH' \\
--conf 'spark.executor.extraJavaOptions=-Dalluxio.user.file.writetype.default=CACHE_THROUGH' \\ /<code>
当为应用选择写类型时，以下是一些一般性的建议：
- 对于不需要保存的临时数据或很容易重新生成的数据，可以使用MUST_CACHE直接写入Alluxio内存。随着时间的推移，它会复制副本，虽然最不安全，但性能最好。
- 对于近期内不会使用的数据，使用THROUGH将其直接从客户端应用立即持久化到底层存储，而不缓存任何副本。这在Alluxio存储中为需要快速、频繁读取的数据留出了更多空间。
- 对于必须在写入应用返回时被持久化，并且很快会被其它Alluxio应用使用的数据，使用CACHE_THROUGH将数据写入Alluxio和底层存储。注意，Alluxio可以根据数据访问模式在Alluxio中创建副本。
- 对于需要持久化，并且不需要立即使用的数据，可以使用ASYNC_THROUGH直接将数据写入Alluxio，然后异步地将数据持久化到UFS。
最后，补充说明一点：Alluxio 2.0之后用户可以显式地在Alluxio内存空间中指定数据的副本数，这既能够提升写的性能，又可以利用多副本机制提升容错性。这为既追求写性能，又要求保障数据不丢失的用户提供了一种新的机制。
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