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为提升Hadoop集群在异构环境下处理硬实时作业的性能，提出一种基于历史进度自动调整作业优先级的调度算法（HAPS）。该算法实时监控作业进度信息，对作业进度率进行指数平滑预测，计算作业剩余执行时间，动态估算作业空闲时间。并据此实时更新作业队列中作业的优先级顺序，优先调度空闲时间小的作业。实验结果表明，HAPS有效地提高了异构环境下硬实时作业的执行成功率。