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申请/专利权人：南京理工大学
摘要：本发明公开了一种云计算环境中spark集群多作业调度方法，为用户工作流弹性分配资源可以在满足截止期的前提下，最小化资源消耗成本。本发明主要描述了三个方法：A基于DQN网络的执行器数量分配算法DEA；B基于启发式的执行器部署策略HEP；C.基于任务最快完成时间的任务调度方案EFT；方法A的主要特点是为单个用户工作流分配满足工作流截止期限的最小执行器数量。方法B的主要特点是将单个用户工作流的所有执行器按照新增成本最小的方法部署到Spark集群的虚拟机中。方法C其主要特点是将工作流的单个任务调度到完成时间最快的执行器上。本发明通过上述方法，在满足Spark工作流截止期限的前提下最优化集群的总成本。
主权项：1.一种云计算环境中spark集群多作业调度方法，其特征在于，包括以下方案：针对Spark集群中随机到达的批任务工作流，每个工作流都拥有独立的执行器，不允许其他工作流使用其执行器；每个工作流只有在其所有执行器就绪后才开始任务调度，一旦工作流的所有任务调度完成，其所有执行器将被销毁，以释放资源；对于随机到达的工作流，将调度方案划分为三个阶段，按顺序执行，依次为方案A、方案B和方案C；方案A给出工作流需要的执行器个数，作为方案B的输入；方案B将工作流需要的执行器部署到Spark集群的虚拟机中；当工作流需要的所有执行器准备就绪后，方案C将工作流的任务调度到执行器上执行，完成整个工作流的执行。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 云计算环境中spark集群多作业调度方法
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