【摘 要】
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Spark批处理应用执行时间预测是指导Spark系统资源分配、应用均衡的关键技术。然而,既有研究对于具有不同运行特征的应用采用统一的预测模型,且预测模型考虑因素较少,降低了
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFC0803300),国家自然科学基金面上项目(91546111)
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Spark批处理应用执行时间预测是指导Spark系统资源分配、应用均衡的关键技术。然而,既有研究对于具有不同运行特征的应用采用统一的预测模型,且预测模型考虑因素较少,降低了预测的准确度。针对上述问题,提出了一种考虑了应用特征差异的Spark批处理应用执行时间预测模型,该模型基于强相关指标对Spark批处理应用执行时间进行分类,对于每一类应用,采用PCA和GBDT算法进行应用执行时间预测。当即席应用到达后,通过判断其所属应用类别并采用相应的预测模型进行执行时间预测。实验结果表明,与采用统一预测模型相比,提出
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