摘要：本发明涉及高性能集群领域的任务调度方法，Hadoop的每个工作节点通过作业提交阶段的解析后，获取到符合任务的实际阶段权值，通过几何平均值方法的处理后，为该作业的其余任务建立阶段权值的参考标准；在任务反馈阶段，该作业的其余任务采用所述参考标准，结合子阶段的进度对任务剩余执行时间进行估计；在作业反馈阶段，将所有任务的阶段权值用分段的方式求取几何平均值，并建立作业名-阶段权值映射记录，作为该节点上后续作业执行的参考。本发明能够在多作业并行执行的环境下分别对各个作业的任务进行自主学习和信息反馈，获得更精确的阶段权值估计，提高任务剩余执行时间预估的准确性，进而提高落后任务选择的命中率，促进集群资源的优化利用。
- 专利类型发明专利
- 申请人福州大学;
- 发明人郭文忠;林常航;陈国龙;
- 地址350108 福建省福州市闽侯县上街镇大学城学园路2号福州大学新区
- 申请号CN201310396663.5
- 申请时间2013年09月04日
- 申请公布号CN103440167B
- 申请公布时间2016年06月29日
- 分类号G06F9/46(2006.01)I;G06F9/50(2006.01)I;
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