[发明专利]资源推荐方法、装置、电子设备及机器可读存储介质

说明书

本申请提供一种资源推荐方法、装置、电子设备及机器可读存储介质，该方法包括：获取任务提交信息；确定所述目标数据量是否处于预先构建的数据集的范围内；若所述目标数据量处于所述预先构建的数据集的范围内，依据期望最大运行时长、所述目标数据量以及所述预先构建的数据集进行资源推荐。该方法可以实现资源自动配置，提高资源推荐的合理性和资源配置的效率，优化资源利用率。

技术领域

本申请涉及人工智能及大数据技术领域，尤其涉及一种资源推荐方法、装置、电子设备及机器可读存储介质。

背景技术

YARN(Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者)是一种新的Hadoop资源管理器，它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。

YARN平台上的container(容器)能够使用的内存资源是由用户提交应用程序的时候设置的，而用户设置使用的内存资源要求客户具有较丰富的经验，且容易出现设置不合理的情况，若内存资源设置过高，容易抢占其他container的资源；若内存资源设置过低，可能会导致任务运行时长过长。

如何合理地配置YRAN系统中任务运行使用的资源值成为一个亟待解决的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本申请提供一种资源推荐方法、装置、电子设备及机器可读存储介质。

根据本申请实施例的第一方面，提供一种资源推荐方法，包括：

获取任务提交信息，该任务提交信息包括期望最大运行时长以及需要运行的目标数据量；

确定目标数据量是否处于预先构建的数据集的范围内；其中，该预先构建的数据集包括多条任务运行数据，该任务运行数据包括数据量、资源值以及运行时长的对应关系；

若目标数据量处于预先构建的数据集的范围内，依据期望最大运行时长、目标数据量以及预先构建的数据集进行资源推荐。

根据本申请实施例的第二方面，提供一种资源推荐装置，包括：

获取单元，被配置为获取任务提交信息，该任务提交信息包括期望最大运行时长以及需要运行的目标数据量；

确定单元，被配置为确定目标数据量是否处于预先构建的数据集的范围内；其中，该预先构建的数据集包括多条任务运行数据，该任务运行数据包括数据量、资源值以及运行时长的对应关系；

资源推荐单元，被配置为若目标数据量处于预先构建的数据集的范围内，依据期望最大运行时长、目标数据量以及预先构建的数据集进行资源推荐。

根据本申请实施例的第三方面，提供一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；

存储器，用于存放计算机程序；

处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现第一方面的资源推荐方法。

根据本申请实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质内存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现第一方面的资源推荐方法。

根据本申请实施例的第五方面，提供一种计算机程序，该计算机程序存储于机器可读存储介质，并且当处理器执行该计算机程序时，促使处理器执行第一方面的资源推荐方法。

本申请实施例的资源推荐方法，获取任务提交信息，确定任务提交信息中包括的目标数据量是否处于预先构建的数据集的范围内，若目标数据量处于预先构建的数据集的范围内，依据任务提交信息中包括的期望最大运行时长、目标数据量以及预先构建的数据集进行资源推荐，实现了资源自动配置，提高了资源推荐的合理性和资源配置的效率，优化了资源利用率。