| 发明名称 | 一种MapReduce任务资源配置参数的机器学方法 | ||
| 摘要 | 本发明涉及第2代Hadoop中YARN平台的作业优化技术，特别涉及一种MapReduce任务资源配置参数的机器学方法。本发明通过引入机器学方法，构建了一种学器，能够为YARN平台中提交的MapReduce作业选择合适的运行参数，以提高平台运行效率，缩短作业完成时间。 | ||
| 申请公布号 | CN103593323A | 申请公布日期 | 2014.02.19 |
| 申请号 | CN201310547034.8 | 申请日期 | 2013.11.07 |
| 申请人 | 浪潮电子信息产业股份有限公司 | 发明人 | 王恩东;胡雷钧;张东;吴楠;刘璧怡 |
| 分类号 | G06F15/18(2006.01)I;G06F9/50(2006.01)I | 主分类号 | G06F15/18(2006.01)I |
| 代理机构 | 代理人 | ||
| 主权项 | 一种MapReduce任务资源配置参数的机器学习方法，包括以下步骤：A、预测任务完成时间；B、预测平台并发任务数；C、计算作业完成时间并判断时间是否最优，如果是则提交作业，如果否则重新进行步骤A。 | ||
| 地址 | 250014 山东省济南市高新区舜雅路1036号 | ||