5.下列的开发配置调度任务的过程，顺序正确的是:a定义调度计划b.创建调度作业c,注册调度任务类名d,运行调度任务 A.b->c-a->d B.c->b->a->d C.c->a->b->d D.a->b->d->c

B.c->b->a->d是顺序正确的开发配置调度任务的过程，具体步骤如下：

1. 创建调度作业（b）：定义调度任务的名称、描述、调度周期等信息。

2. 定义调度计划（c）：为调度任务指定执行时间、执行频率等计划信息。

3. 注册调度任务类名（a）：编写调度任务类的代码并注册到系统中，以便调度程序可以定位并运行该任务。

4. 运行调度任务（d）：调度程序按照调度计划执行注册的调度任务类，完成预定的操作。

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模拟实现cpu任务调度. 要求说明调度算法及实现的数据结构 写出c语言代码

任务调度是操作系统的核心功能之一，其目的是将多个任务合理地分配到CPU的时间片中，以提高CPU的利用率，实现多任务并发执行。常见的调度算法有先来先服务、短作业优先、轮转法等。以下是一个简单的轮转法实现：

数据结构：

任务控制块（TCB）：用于描述一个任务的各种属性，如优先级、状态、执行时间等。

就绪队列：存放所有已经创建且可以执行的任务。

运行队列：存放正在执行的任务。

调度算法：

轮转法：按照先来先服务的顺序，将所有就绪的任务依次插入运行队列，并为每个任务分配一个固定时间片。当一个任务的时间片用完后，将其从运行队列中移除，并将其重新插入就绪队列的队尾。

C语言代码：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

#define MAX_TASKS 10 // 最大任务数
#define TIME_QUANTUM 10 // 时间片

// 任务状态
enum TaskState {
    READY,
    RUNNING,
    FINISHED
};

// 任务控制块
typedef struct {
    int id; // 任务编号
    int priority; // 任务优先级
    int burst_time; // 任务执行时间
    int remaining_time; // 任务剩余执行时间
    enum TaskState state; // 任务状态
} TCB;

TCB ready_queue[MAX_TASKS]; // 就绪队列
TCB *running_task = NULL; // 运行队列

int num_tasks = 0; // 任务数

// 创建新任务
void create_task(int priority, int burst_time) {
    if (num_tasks >= MAX_TASKS) {
        printf("Error: max number of tasks exceeded\n");
        return;
    }

    TCB new_task = {
        .id = num_tasks,
        .priority = priority,
        .burst_time = burst_time,
        .remaining_time = burst_time,
        .state = READY
    };
    ready_queue[num_tasks] = new_task;
    num_tasks++;
}

// 调度任务
void schedule_task() {
    if (running_task != NULL) {
        // 将已经运行的任务重新插入就绪队列的队尾
        running_task->state = READY;
        ready_queue[num_tasks] = *running_task;
        num_tasks++;
        running_task = NULL;
    }

    // 从就绪队列中选择一个任务运行
    if (num_tasks > 0) {
        TCB *next_task = &ready_queue[0];
        for (int i = 1; i < num_tasks; i++) {
            if (ready_queue[i].priority > next_task->priority) {
                next_task = &ready_queue[i];
            }
        }
        next_task->state = RUNNING;
        running_task = next_task;
        // 从就绪队列中移除已经运行的任务
        for (int i = 0; i < num_tasks - 1; i++) {
            ready_queue[i] = ready_queue[i + 1];
        }
        num_tasks--;
    }
}

// 执行任务
void run_task() {
    if (running_task == NULL) {
        return;
    }

    running_task->remaining_time -= TIME_QUANTUM;
    if (running_task->remaining_time <= 0) {
        running_task->state = FINISHED;
        running_task = NULL;
    }
}

// 打印所有任务状态
void print_tasks() {
    printf("ID\tPriority\tBurst Time\tState\n");
    for (int i = 0; i < num_tasks; i++) {
        printf("%d\t%d\t\t%d\t\t", ready_queue[i].id, ready_queue[i].priority, ready_queue[i].burst_time);
        switch (ready_queue[i].state) {
            case READY:
                printf("READY\n");
                break;
            case RUNNING:
                printf("RUNNING\n");
                break;
            case FINISHED:
                printf("FINISHED\n");
                break;
        }
    }
    if (running_task != NULL) {
        printf("%d\t%d\t\t%d\t\tRUNNING\n", running_task->id, running_task->priority, running_task->burst_time);
    }
}

int main() {
    // 创建三个任务
    create_task(2, 20);
    create_task(1, 30);
    create_task(3, 10);

    // 模拟任务调度和执行
    for (int i = 0; i < 50; i++) {
        printf("Time Step %d:\n", i);
        print_tasks();
        schedule_task();
        run_task();
        printf("\n");
    }

    return 0;
}

注：此代码只是一个简单的示例，并不完整和健壮，仅供参考。

2.请简述Spark调度系统中DAGScheduler、SchedulerBackend、ExecutorBackend、TaskScheduler组件的作用并解释任务调度优先级。

Spark 调度系统主要由 DAGScheduler、SchedulerBackend、ExecutorBackend、TaskScheduler 四个组件构成，它们的作用分别如下：

1. DAGScheduler：将 Spark 应用程序中的每个阶段转换为 DAG（有向无环图），并将 DAG 中的每个阶段拆分为多个任务（Task），以便在集群中执行。

2. SchedulerBackend：负责与集群管理器（如 YARN、Mesos、Standalone）交互，申请资源，并将任务分配给 Executor 进行执行。

3. ExecutorBackend：负责与 SchedulerBackend 通信，接收任务并将其分配给 Executor 进行执行。

4. TaskScheduler：将任务分配给 Executor，并监控任务的执行情况，如果任务执行失败则重新分配任务。

任务调度优先级是指在 Spark 应用程序中，不同类型的任务执行的优先级。Spark 中的任务分为两种类型：ShuffleMapTask 和 ResultTask。ShuffleMapTask 是将数据进行 shuffle 操作的任务，而 ResultTask 是将 shuffle 后的数据进行计算的任务。由于 ShuffleMapTask 消耗的资源比 ResultTask 多，因此 Spark 调度系统会优先调度 ShuffleMapTask，以提高资源利用率和计算效率。此外，可以通过设置属性 `spark.scheduler.mode` 来调整任务调度策略，有 FAIR 和 FIFO 两种模式可选。在 FAIR 模式下，Spark 会按照任务的资源需求和历史执行情况进行调度，以实现公平的资源分配和任务执行；在 FIFO 模式下，Spark 会按照任务提交的顺序进行调度，以保证任务的执行顺序。