本發(fā)明涉及云計算環(huán)境中并行任務(wù)的調(diào)度處理方法，公開一種針對MapReduce作業(yè)的容錯調(diào)度方法，以提高MapReduce作業(yè)的整體性能，減少節(jié)點失效時的作業(yè)延遲。本發(fā)明結(jié)合檢查點和主動復(fù)制兩種技術(shù)，在Mapper任務(wù)執(zhí)行時創(chuàng)建本地檢查點和索引檢查點兩種檢查點，當(dāng)任務(wù)發(fā)生失效時，本地檢查點能夠?qū)⒊鲥e任務(wù)的狀態(tài)和執(zhí)行恢復(fù)到檢查點處，減少了任務(wù)的重復(fù)執(zhí)行時間；當(dāng)發(fā)生節(jié)點失效時，副本節(jié)點能夠根據(jù)索引檢查點快速構(gòu)造出失效節(jié)點上執(zhí)行的mapper任務(wù)的中間結(jié)果數(shù)據(jù)，大大減少了重調(diào)度任務(wù)的執(zhí)行時間。實驗結(jié)果表明該方法能夠比Hadoop的運行時性能提高30%以上，同時并不明顯增加系統(tǒng)的存儲和網(wǎng)絡(luò)開銷。