本發(fā)明屬于強(qiáng)化學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，具體涉及一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)和異構(gòu)Spark集群的節(jié)能調(diào)度方法及系統(tǒng)；該方法包括：實(shí)時(shí)獲取Spark集群上真實(shí)負(fù)載下的在線數(shù)據(jù)信息，將數(shù)據(jù)信息輸入到訓(xùn)練好的Q網(wǎng)絡(luò)，Q網(wǎng)絡(luò)對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行能耗?時(shí)間目標(biāo)預(yù)測(cè)，系統(tǒng)根據(jù)能耗?時(shí)間目標(biāo)預(yù)測(cè)選擇能耗?時(shí)間目標(biāo)最低的方案進(jìn)行資源分配；本發(fā)明考慮到集群異構(gòu)導(dǎo)致能耗不同從而帶來(lái)的資源優(yōu)先分配問(wèn)題，在保證滿足用戶響應(yīng)時(shí)間情況下尋找最低能耗?時(shí)間目標(biāo)，并根據(jù)最低能耗?時(shí)間目標(biāo)進(jìn)行資源調(diào)度，能針對(duì)能耗目標(biāo)或者多種SLA目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化并盡可能的節(jié)能減排，對(duì)通過(guò)此方法來(lái)達(dá)到平衡云服務(wù)提供商成本和用戶之間響應(yīng)時(shí)間有重要意義，具有良好的經(jīng)濟(jì)效益。