[发明专利]一种基于MapReduce的资源分配方法及服务器

权利要求书

1.一种基于MapReduce的资源分配方法，其特征在于，包括：

获取待计算应用的数据规模和计算复杂度，所述待计算应用的计算复杂度用于表征对所述待计算应用进行计算时计算的复杂度；

根据所述数据规模和所述计算复杂度估算在预先获取的期望时间内计算完所述待计算应用所需要的计算资源的大小，估算出的计算资源的大小为目标大小；

使用所述目标大小的计算资源计算所述待计算应用。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述数据规模和所述计算复杂度估算在预先获取的期望时间内计算完所述待计算应用所需要的计算资源的大小之前，还包括：

获取包含所述期望时间的指示消息，所述指示消息用于指示在所述期望时间内计算完所述待计算应用。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述数据规模和所述计算复杂度估算在预先获取的期望时间内计算完所述待计算应用所需要的计算资源的大小，包括：

确定目标应用，所述目标应用为与所述待计算应用具有相同数据规模和/或计算复杂度的已经计算完的应用；

根据计算所述目标应用所用的时间与所述期望时间之间的相对大小关系，以及对所述目标应用计算时用到的计算资源的资源大小，确定在所述期望时间内计算完所述待计算应用所需要的计算资源的大小。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述数据规模和所述计算复杂度估算在预先获取的期望时间内计算完所述待计算应用所需要的计算资源的大小，包括：

根据预先设置的对应关系确定所述待计算应用的数据规模、计算复杂度和期望时间共同对应的计算资源大小，所述对应关系中定义了所述数据规模、所述计算复杂度和所述期望时间共同对应的计算资源大小；确定出的计算资源大小为在所述期望时间内计算完所述待计算应用所需要的计算资源的大小。

5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述数据规模和所述计算复杂度估算在预先获取的期望时间内计算完所述待计算应用所需要的计算资源的大小之前，还包括：

根据多个已经计算完的应用的数据规模、计算复杂度、以及计算该多个应用中每个应用时用到的计算资源大小和所花的时间建立学习模型；

所述根据所述数据规模和所述计算复杂度估算在预先获取的期望时间内计算完所述待计算应用所需要的计算资源的大小，包括：

将所述待计算应用的数据规模、计算复杂度和预先获取的期望时间代入所述学习模型以输出计算资源的大小，输出的计算资源大小为在期望时间内计算完所述待计算应用所需要的计算资源的大小。

6.一种基于MapReduce的资源分配服务器，其特征在于，包括：

第一获取单元，用于获取待计算应用的数据规模和计算复杂度，所述待计算应用的计算复杂度用于表征对所述待计算应用进行计算时计算的复杂度；

估算单元，用于根据所述数据规模和所述计算复杂度估算在预先获取的期望时间内计算完所述待计算应用所需要的计算资源的大小，估算出的计算资源的大小为目标大小；

计算单元，用于使用所述目标大小的计算资源计算所述待计算应用。

7.根据权利要求6所述的服务器，其特征在于，还包括：

第二获取单元，用于在所述估算单元根据所述数据规模和所述计算复杂度估算在预先获取的期望时间内计算完所述待计算应用所需要的计算资源的大小之前，获取包含所述期望时间的指示消息，所述指示消息用于指示在所述期望时间内计算完所述待计算应用。

8.根据权利要求6或7所述的服务器，其特征在于，所述估算单元根据所述数据规模和所述计算复杂度估算在预先获取的期望时间内计算完所述待计算应用所需要的计算资源的大小，具体为：

确定目标应用，所述目标应用为与所述待计算应用具有相同数据规模和/或计算复杂度的已经计算完的应用；

根据计算所述目标应用所用的时间与所述期望时间之间的相对大小关系，以及对所述目标应用计算时用到的计算资源的资源大小，确定在所述期望时间内计算完所述待计算应用所需要的计算资源的大小。