Spark のインメモリ機能を理解しようとしています。このプロセスで、基本的にメモリ データ レイヤーにあるTachyon に出会いました。これは、リネージュ システムを使用してレプリケーションなしでフォールト トレランスを提供し、データセットのチェックポイントによって再計算を減らします。ここで混乱したのは、これらの機能はすべて、Spark の標準RDDシステムでも実現できるということです。では、これらの機能を実装するために、RDD はカーテンの後ろに Tachyon を実装しているのだろうか? そうでない場合は、標準の RDD ですべての作業を実行できる Tachyon の使用方法です。それとも、これら2つを関連付ける際に何か間違いを犯していますか? 詳細な説明またはリンクは非常に役立ちます。ありがとうございました。