发明专利已授权

一种基于数据流预测的Storm任务伸缩调度算法

📄 申请号：CN201710385355.0 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2017-05-26

申请人

重庆邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F9_48

IPC 分类号

技术画像

所属领域

流计算流计算任务调度负载预测

应用场景

实时计算, 大数据处理, 云计算资源调度, 流数据处理

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摘要

本发明涉及一种基于数据流预测的Storm任务伸缩调度算法，属于数据交换网络领域。通过监控模块获得用户提交的Topology任务的实时运行数据，求解在满足组件负载的情况下Topology中相连组件的并行度，然后迭代求出Topology中所有组件的并行度。利用时间序列模型来预测Topology要处理的数据量，并求得在该情况下Topology中开始组件spout的较优并行度，获得预测情况下的Topology中各组件的较优并行度，并进行调度。在调度中使用线上调度算法，最大限度减少结点间的网络通信并保证集群的负载均衡。本发明克服了现有对Topology中各组件间的关联性考虑的不足，弥补了不能快速高效地求解到用户提交Topology中各组件的较优并行度的不足，具有提前预测变化、提高吞吐量、降低处理时延的优点。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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