[发明专利]一种基于hadoop的作业调度算法

权利要求书

1.一种基于朴素贝叶斯分类器的高响应比优先调度算法步骤如下：

步骤1、在对作业进行处理之前，需要设定一个合理的过载规则，可以根据心跳反馈的节点信息来作为判断作业好坏的标准，同时更新每个作业的动态优先权。

步骤2、上一次作业根据效用值的大小进行分配，计算出作业处理的时间来获取节点的相关信息，这些信息通过过载规则构成决定作业好坏的特征变量。

步骤3、将之前所得的特征值代入贝叶斯分类器，判断出作业的好坏，将好作业留下进行后面的处理，而坏作业则丢弃掉。

步骤4、将贝叶斯分类器处理后的好作业与动态优先权先结合，可以获得作业的效用值，按效用值的大小对作业进行分配，所得节点信息成为下一次作业处理的特征值。

2.根据权利要求1所述基于朴素贝叶斯分类器的高响应比优先调度算法，步骤1的优先权计算公式如下：优先权

3.根据权利要求1所述基于朴素贝叶斯分类器的高响应比优先调度算法，好作业计算概率公式如下：

P(F_i|τ_J＝good)表示作业J在特征变量F₁，F₂，……，F_n为某取值条件下为好作业的概率，P(τ_J＝good)表示作业J为好作业的概率。

4.根据权利要求1所述基于朴素贝叶斯分类器的高响应比优先调度算法，最终预期效用函数E的计算公式为：

E＝R_PP((τ_J＝good|F_i,F₂，……，F_n) 。