在任務穩定的情況下，可以考慮基於任務的歷史執**況進行資源評估， 即採用hbo(history-based optimiz町， 基於歷史的優化器）。
cbo(cost-based optimizer ， 基於代價的優化器），首先會想到 oracle 的 cbo 。 oracle 會根據收集到的表、分割槽、索引等統計資訊來計算每種執行方式的代價（ cost ），進而選擇其中最優的執行方式。一般來說，對於更多的、更準確的統計資訊， cbo 則可能生成代價更小的執行計畫。
hbo 是根據任務歷史執**況為任務分配更合理的資源，包括記憶體、 cpu 以及 instance 個數。 hbo 是對集群資源分配的一種優化，概括起來就是：任務執行歷史＋集群狀態資訊＋優化規則→更優的執行配置。
假如把處理資料量小的任務稱作小任務，處理資料量大的任務稱作大任務，總結 ：在預設的 instance 演算法下，小任務存在資源浪費，而大任務卻資源不足。綜上所述，需要有更合理的方法來進行資源分配，hbo 應運而生。
hbo 的提出
通過資料分析，發現在系統中存在大量的週期性排程的指令碼（物理計畫穩定），且這些指令碼的輸入一般比較穩定，如果能對這部分指令碼進行優化，那麼對整個集群的計算資源的使用率將會得到顯著提公升。由此，我們想到了 hbo ，根據任務的執行歷史為其分配更合理的計算資源。hbo 一般通過自造應調整系統引數來達到控制計算資源的目的。
hbo 原理
hbo 分配資源的步驟如下：
·前提 ：最近 7 天內任務**沒有發生變更且任務執行 4 次。
• instance 分配邏輯：基礎資源估算值＋加權資源估算值。
maxcompute 2.0 引人了基於代價的優化器（ cbo ），根據收集的統計資訊來計算每種執行方式的代價，進而選擇最優的執行方式。
資料管理助手
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