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龙图腾网获悉潍坊科技学院申请的专利基于大数据的任务调度优化分析方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119883580B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510387541.2，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权基于大数据的任务调度优化分析方法及系统是由杨选;姚荣菊;李德娟设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据的任务调度优化分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于大数据的任务调度优化分析方法及系统。所述方法包括以下步骤：通过在服务器、存储设备以及客户端之间对应的分布式大数据处理场景中实时采集任务相关数据、任务系统资源使用数据以及任务执行状态数据；利用Hadoop分布式框架进行大数据特征挖掘分析和任务调度聚类分析，生成具有相似资源需求对应的任务调度簇组；对分布式大数据处理场景对应的任务计算节点进行剩余执行时长计算和任务紧急核算，得到任务节点调度紧急程度；对相对应的任务计算节点进行调度优先级确定和任务调度优化分析，以生成任务动态优化调度方案。本发明能够提高分布式任务资源调度之间的合理性。

本发明授权基于大数据的任务调度优化分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的任务调度优化分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：通过在服务器、存储设备以及客户端之间对应的分布式大数据处理场景中实时采集任务相关数据，其中包括任务提交时间、任务截止时间、任务类型以及任务资源需求；基于任务资源需求对分布式大数据处理场景对应的任务计算节点进行系统资源使用计算，得到任务系统资源使用数据；对分布式大数据处理场景对应的任务计算节点进行任务状态测量，得到任务执行状态数据，其中包括任务执行时长、任务资源实际使用量以及任务完成状态； 步骤S2：利用Hadoop分布式框架对任务相关数据、任务系统资源使用数据以及任务执行状态数据进行大数据特征挖掘分析，以得到分布式任务大数据特征集；基于分布式任务大数据特征集对相对应的任务计算节点进行任务调度聚类分析，生成具有相似资源需求对应的任务调度簇组； 步骤S3：基于任务执行时长以及任务资源实际使用量对分布式大数据处理场景对应的任务计算节点进行剩余执行时长计算，以得到任务剩余执行计算时长；基于任务截止时间以及任务剩余执行计算时长对相对应的任务计算节点进行任务紧急核算，得到任务节点调度紧急程度；其中，步骤S3包括以下步骤： 步骤S31：基于任务资源实际使用量对分布式大数据处理场景对应的任务计算节点进行资源使用波动计算，得到任务节点资源使用波动率； 步骤S32：基于任务执行时长以及任务节点资源使用波动率对分布式大数据处理场景对应的任务计算节点进行剩余执行时长计算，以得到任务剩余执行计算时长；其中，步骤S32包括以下步骤： 步骤S321：通过任务节点资源使用波动率统计计算对应的任务节点资源使用方差以及任务节点资源使用协方差； 步骤S322：基于任务节点资源使用方差以及任务节点资源使用协方差对分布式大数据处理场景对应的任务计算节点进行资源负载均衡评估，得到任务节点资源负载均衡度； 步骤S323：基于任务节点资源负载均衡度对相对应的任务计算节点进行任务剩余资源容量预测，得到任务节点剩余资源容量； 步骤S324：基于任务执行时长以及任务节点剩余资源容量对相对应的任务计算节点进行剩余执行时长估算，以得到任务剩余执行计算时长； 步骤S33：基于任务截止时间以及任务剩余执行计算时长利用任务调度紧急计算公式对相对应的任务计算节点进行任务紧急核算，得到任务节点调度紧急程度；其中，所述的任务调度紧急计算公式具体为： ； 式中，为任务节点调度紧急程度，为任务计算节点数量，为第个任务计算节点的系统资源使用量，为任务计算节点最大资源使用量，为任务截止时间，为当前时间点，为任务剩余执行计算时长； 步骤S4：根据任务节点调度紧急程度对相对应的任务计算节点进行调度优先级确定，以得到任务节点调度优先级；基于任务节点调度优先级对具有相似资源需求对应的任务调度簇组进行任务调度优化分析，以生成任务动态优化调度方案。

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