[发明专利]大数据任务状态的监控方法及装置

权利要求书

1.一种大数据任务状态的监控方法，其特征在于，包括：

调度预先配置的任务运行监控表；其中，所述任务运行监控表中预先配置了每一个所述大数据任务的基本任务信息和告警阈值；所述基本任务信息中包括初始更新时间和初始运行时长；

对所述任务运行监控表中的每一个大数据任务的运行状态实时进行监控；

针对每一个所述大数据任务，依据监控到的所述大数据任务在运行过程中产生的运行数据，判断所述大数据任务的运行周期是否大于自身对应的告警阈值；

若判断出所述大数据任务的运行周期不大于自身对应的告警阈值，则确定所述大数据任务的运行状态为正常状态，并依据所述大数据任务对应的运行数据，更新所述任务运行监控表中配置的所述大数据任务的更新时间和运行时长；

若判断出所述大数据任务的运行周期大于自身对应的告警阈值，则确定所述大数据任务的运行状态为异常状态，并生成告警信息。

2.根据权利要求1所述的监控方法，其特征在于，所述任务运行监控表中预先配置了每一个大数据任务对应的监控方式，所述对所述任务运行监控表中的每一个大数据任务的运行状态实时进行监控，包括：

针对每一个大数据任务，在所述任务运行监控表中查询所述大数据任务对应的监控方式；

依据所述大数据任务对应的监控方式对所述大数据任务的运行状态实时进行监控。

3.根据权利要求1所述的监控方法，其特征在于，所述判断所述大数据任务的运行周期是否大于自身对应的告警阈值，包括：

实时监测所述大数据任务的累计运行时长是否大于所述告警阈值；

若所述累计运行时长大于所述告警阈值，则确定所述大数据任务的运行周期大于自身对应的告警阈值；

若所述累计运行时长不大于所述告警阈值，则确定所述大数据任务的运行周期不大于自身对应的告警阈值。

4.根据权利要求1所述的监控方法，其特征在于，所述依据所述大数据任务对应的运行数据，更新所述任务运行监控表中配置的所述大数据任务的更新时间和运行时长，包括：

从所述大数据任务的运行数据中，查询得到所述大数据任务在运行过程中产生的当前更新时间和当前运行时长；其中，所述当前更新时间为所述大数据任务运行结束的时刻，所述当前运行时长为所述大数据任务批量处理大数据所用的时长；

将所述任务运行监控表中的初始更新时间更新为所述当前更新时间、及将所述初始运行时长更新为所述当前运行时长。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述大数据任务的运行时长更新为所述当前运行时长之后，还包括：

获取在预设周期内的所述大数据任务每一次对大数据进行处理所用的运行时长；

利用所述每一个运行时长，计算在所述预设周期内的所述大数据任务的平均运行时长；

判断所述当前运行时长是否大于所述平均运行时长；

若判断出所述当前运行时长大于所述平均运行时长，则提高所述告警阈值；

若判断出所述当前运行时长不大于所述平均运行时长，则降低所述告警阈值。

6.一种大数据任务状态的监控装置，其特征在于，包括：

调度单元，用于调度预先配置的任务运行监控表；其中，所述任务运行监控表中预先配置了每一个所述大数据任务的基本任务信息和告警阈值；所述基本任务信息中包括初始更新时间和初始运行时长；

监控单元，用于对所述任务运行监控表中的每一个大数据任务的运行状态实时进行监控；

第一判断单元，用于针对每一个所述大数据任务，依据监控到的所述大数据任务在运行过程中产生的运行数据，判断所述大数据任务的运行周期是否大于自身对应的告警阈值；

更新单元，用于若所述第一判断单元判断出所述大数据任务的运行周期大于自身对应的告警阈值，则确定所述大数据任务的运行状态为正常状态，并依据所述大数据任务对应的运行数据，更新所述任务运行监控表中配置的所述大数据任务的更新时间和运行时长；

告警单元，用于若所述第一判断单元判断出所述大数据任务的运行周期不大于自身对应的告警阈值，则确定所述大数据任务的运行状态为异常状态，并生成告警信息。