优化任务

任务分配优化 利用组合优化中的分支限界法，高效解决任务分配问题，寻找最佳分配方案。

优化任务清除工具，用友，优化任务清除工具

如果你正好在优化SparkSQL的离线任务，这里有些挺实用的资源，能帮你理清思路。比如，SparkSQL 设计与优化详解，深入了SparkSQL的设计和优化技巧，适合需要提升任务执行效率的开发者。另外，任务分配优化这篇也不错，能你更好地调整任务分配，提升计算性能。别忘了，优化任务清除工具也是必备好物，能有效清理一些冗余任务，避免资源浪费。还有，ClouderaManager 离线扩容优化技巧，了扩容过程中的一些优化思路，挺适合面对大规模数据的你。

协作任务的部署策略怎么选？这是个老问题了，尤其你要在众包平台上玩点“多人合作”的活儿。Senjuti 他们写的这篇 SIGMOD’20 论文就挺有意思，专门研究怎么推荐这些部署策略。他们提出了一个叫StratRec的优化系统，核心是根据工作者的可用性，帮你挑出最合适的部署方式，像结构（顺序 or 并行）、组织（独立 or 协作）、样式（纯人力 or 人机结合）这三大块都能给你建议。 系统底层是搞离散优化和计算几何的，听着有点硬核，其实你只要知道它能在控制成本、保证质量和按时完成任务这三件事之间找平衡就行了。实验方面也比较扎实，Mechanical Turk上的实测+合成模拟，效果和扩展性都还不

一、数据库课件：需求分析任务通过详细调查现实世界要处理的对象（组织、部门、企业等），充分了解原系统（手工系统或计算机系统）的工作概况，明确各种用户需求。在此基础上确定新系统的功能，充分考虑今后可能的扩展和改变，而不仅仅是当前的应用需求。

服务器进程任务负责解析并执行用户提交的SQL语句，搜索数据库缓存，确定是否读取数据文件，若数据块不在缓存中则从文件中读入，最后将查询结果返回给用户。后台进程任务包括内存和外存之间的I/O操作，监视进程状态，协调任务，维护系统性能和可靠性。

每天任务统计：- 10TB 压缩数据新增- 135TB 扫描数据总量- 7500+ 任务- 80K 计算小时- 95% Hadoop 任务使用 Hive1GB 机架内连接，100MB 机架间连接所有磁盘均为 7200 SATA

TDDownLoad已成为一个关键的任务，尤其是在当前技术飞速发展的背景下。

使用Kettle工具优化定时执行的数据抽取任务，确保数据高效抽取并存储到HBase表中。

任务状态包括以下几种： 就绪 休眠 等待或挂起 运行中 中断服务 删除任务 中断中 中断结束 创建任务 任务调度 任务被占先 等待消息挂起 收到消息挂起 挂起时间到