从以上对比我们可以发现，Spark的数据存储受到限制。

为了使Spark能够在运行不同工作负载（例如机器学习应用）时实现卓越性能，Spark内置了内存数据存储功能。因此，Spark的性能要明显优于其他大数据处理技术。但是，Spark内存功能受到服务器中可用内存的限制；受此影响，执行 Spark作业期间经常出现系统内存已经饱和，但计算资源却处于闲置状态的情况。要消除这种限制，一种办法为在节点集群上运行Spark的分布式架构，以充分利用所有节点中的可用内存。虽然采用更多节点可以解决服务器DRAM容量问题，但会增加成本。因为DRAM不仅成本高昂，而且还要求各企业配置额外的服务器以获得更多内存。

英特尔® IMDT（Intel® Memory Drive Technology）是一种软件定义内存（SDM）技术，与英特尔® 傲腾™ 固态盘相结合使用时，可有效扩展系统内存。这种英特尔® 傲腾™ 固态盘与英特尔® IMDT的结合，可以透明地为操作系统和Spark 作业提供更多内存，消除Spark应用所固有的内存限制。为了演示此功能，英特尔使用了一种当前名为TeraSort的 Spark性能指标评测程序。 该程序测试得出的初始数值显示，英特尔® IMDT能够有效提升资源利用率，改进系统性能。

TeraSort是一种常见的性能指标评测程序，用于测量在特定计算机系统上对1TB随机分布数据进行排序所需的时间。它最初是一种用于测量 Apache Hadoop集群的 MapReduce性能的常用方法，并且有一些用于Spark的变体。在数据处理中，传入的数据必须先排序才能进行分析或处理，因此排序性能至关重要。而这也说明了该性能指标评测套件如此流行的原因所在。

表1列出了测试的三个不同场景的系统配置。这三种配置包括：基准DRAM配置；基准配置加英特尔® IMDT，以增加内存容量；以及与仅增加DRAM的比较。

表 1：比较配置

图1展示了软件堆栈的构成。Spark驱动器和执行器是JVM（Java虚拟机）进程。Spark执行器使用的内核和内存均可配置；在这些测试中，Spark驱动器的内存为7.5GB，Spark执行器的内存为21GB。

图 1：软件堆栈

Spark执行器进程包含两个部分：用户提交‘spark作业’和驱动器向执行器分配‘任务’，如图2所示。

图 3：性能指标评测结果

这一内存扩展方法可通过使用英特尔® IMDT显著加大系统内存，同时通过运行更多的Spark执行器，充分利用系统计算容量。该性能指标评测程序表明，在具有相同内存和计算能力的系统上，通过添加英特尔® IMDT软件，可以将 Spark作业吞吐量提高一倍。相对于使用英特尔® IMDT，另一种方法是为系统添加更多DRAM。如图3的性能指标评测结果所示，添加更多DRAM只能略微提高性能，但成本却要显著高于英特尔® IMDT。

测试表明，通过在运行基于Spark的TeraSort工作负载的单个服务器节点上，使用英特尔® IMDT添加两块英特尔® 傲腾™ 固态盘DC P4800X，吞吐量提高了一倍，同时运行时间缩短了多达40％。而在向系统添加更多DRAM的方案中，性能相比于IMDT的方案略有提高。然而，要实现这一不到6%的性能提升，成本需要增加大约50%。

相比之下，英特尔® IMDT软件凭借更低的成本（在本文的比较中，成本大约是DRAM成本的一半），以及所能实现的更高容量（英特尔® IMDT可在双路节点中添加1280-3200GB的系统内存），在总体拥有成本方面明显具有更高的优势。