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决策树模型预测Spark SQL作业执行时间的方法
被引量:
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作者
吴恩慈
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第4期24-31,123,共9页
Spark SQL在超大规模集群和数据集上存在易用性问题,如Catalyst最优执行计划的选择,Shuffle Partition的配置对性能有较大的影响,数据倾斜往往导致集群性能变差。为了在作业执行之前准确预测执行时间,更加充分地使用运行时数据,选择最...
Spark SQL在超大规模集群和数据集上存在易用性问题,如Catalyst最优执行计划的选择,Shuffle Partition的配置对性能有较大的影响,数据倾斜往往导致集群性能变差。为了在作业执行之前准确预测执行时间,更加充分地使用运行时数据,选择最优执行计划,提出通过决策树及其组合算法的回归模型预测作业执行时间的方法。采用交叉验证方法优化模型超参数,通过剪枝和组合算法优化过度拟合问题,选择相关指标评估机器学习模型预测的准确性。实验表明,梯度提升树回归模型预测作业执行时间的R 2超过0.8,且能够满足在线预测的实时性要求,模型评估指标达到预期效果,相对于线性回归模型的评估指标具有一定的优势。
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关键词
任务调度
计算引擎
作业特征
执行时间
预测模型
决策树
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职称材料
题名
决策树模型预测Spark SQL作业执行时间的方法
被引量:
1
1
作者
吴恩慈
机构
上海淇毓信息科技有限公司
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第4期24-31,123,共9页
文摘
Spark SQL在超大规模集群和数据集上存在易用性问题,如Catalyst最优执行计划的选择,Shuffle Partition的配置对性能有较大的影响,数据倾斜往往导致集群性能变差。为了在作业执行之前准确预测执行时间,更加充分地使用运行时数据,选择最优执行计划,提出通过决策树及其组合算法的回归模型预测作业执行时间的方法。采用交叉验证方法优化模型超参数,通过剪枝和组合算法优化过度拟合问题,选择相关指标评估机器学习模型预测的准确性。实验表明,梯度提升树回归模型预测作业执行时间的R 2超过0.8,且能够满足在线预测的实时性要求,模型评估指标达到预期效果,相对于线性回归模型的评估指标具有一定的优势。
关键词
任务调度
计算引擎
作业特征
执行时间
预测模型
决策树
Keywords
Task scheduling
Calculation engine
Job characteristics Execution time
Prediction model
Decision tree
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
决策树模型预测Spark SQL作业执行时间的方法
吴恩慈
《计算机应用与软件》
北大核心
2021
1
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