摘要
本发明属于大数据技术领域,具体为一种大数据应用优化方法,包括以下步骤:S1:实时采集系统负载指标,所述负载指标包括CPU负载、内存负载、磁盘I/O负载及网络负载;S2:基于强化学习模型动态调整计算节点资源分配策略,具体包括以下步骤:S2.1:数据采集与预处理;S2.2:算法选择与训练;S2.3:策略部署与在线学习;S3:采用分级缓存机制预加载高频访问数据,减少磁盘I/O延迟,具体包括以下步骤:S3.1:缓存优化;S3.2:存储架构优化;S3.3:文件系统优化。本发明通过动态资源调度与智能缓存协同,解决了大数据应用中资源浪费与性能瓶颈问题,尤其适用于物联网、金融科技等高时效性领域。
技术关键词
文件系统
资源分配策略
大数据
强化学习模型
采集系统
集群资源利用率
模拟真实负载
磁盘
全局资源分配
缓存机制
负载监测单元
支持横向扩展
RAID配置
内存
缓存管理单元
动态调度算法
动态资源调度
分层强化学习
连续动作空间
系统为您推荐了相关专利信息
智能路侧设备
红绿灯信息
信息获取方法
云端大数据模型
模式
远程监控集成系统
信号监测单元
动态时间窗口
远程监控终端
信号采集芯片
手机后置摄像头
硬件设备
优先级调度算法
蓝牙
手机摄像功能