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，获得更ぷ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;
