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運(yùn)行數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中增長(zhǎng)最快、最為復(fù)雜也是最有價(jià)值的數(shù)據(jù)資源之一?；谶\(yùn)行數(shù)據(jù)，軟件開(kāi)發(fā)者可以分析關(guān)于軟件質(zhì)量和開(kāi)發(fā)模型的重要信息。Spark作為一個(gè)分布式系統(tǒng)，在運(yùn)行過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生大量的運(yùn)行數(shù)據(jù)，包括日志數(shù)據(jù)、監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)以及任務(wù)圖數(shù)據(jù)。開(kāi)發(fā)者可以基于運(yùn)行數(shù)據(jù)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)。然而該系統(tǒng)所涉及的參數(shù)種類(lèi)繁多、影響多樣且難以評(píng)估，若對(duì)系統(tǒng)了解不足，進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)存在較大的困難。提出運(yùn)行數(shù)據(jù)歷史庫(kù)的概念，歷史庫(kù)中存儲(chǔ)的是以往運(yùn)行任務(wù)的特征信息以及運(yùn)行配置信息。同時(shí)提出了基于歷史庫(kù)搜索的參數(shù)優(yōu)化模型，并實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本文提出的參數(shù)優(yōu)化模型對(duì)用戶(hù)任務(wù)性能提升具有較好的效果。
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