最后，有些分布式系统，比如Piccolo, 分布式共享内存（DSM）系统和键值对系统都采取的是共享可变状态集。用户既可以读也可以写入这些共享内存。由于系统状态可变，可被更新，只有依靠checkpoint技术才能保障数据完整性，一致性，因此开销会比Spark多很多。

缓存系统：Nectar 系统可以在任意的 DryadLINQ应用程序之间共享中间数据集，实现的方法是将数据集输出到稳定的存储设备上，而不是内存。并且Nectar也不允许用户倾倒指定的分区，连分区方法也不受用户控制。Ciel和FlumeJava提供结果缓存，但不支持用户自定义缓存内容。

谱系图： 在科学计算和数据库领域，谱系图或源数据管理一直是重点研究对象。一旦数据丢失，从从源头开始重新计算是最慢的一项恢复操作，如果自动修复能从丢失的上一级开始追溯，那是最快的。很多系统能保障断点恢复，但所用的措施却是耗时耗资源最多的构建副本方法。而谱系图在单个MapReduce任务之后，被丢失的无影无踪。

关系型数据库： 在数据库中，视图就像是RDD，物化视图就像是持久化的RDD，但数据库在更新这些对象时，都需要做日志登记的操作，有些类似构建副本的方法，开销巨大。