大数据集群部署方法、设备及存储介质

本公开提供一种大数据集群部署方法、设备及存储介质，该方法包括读取大数据集群各节点上组件的时序监控数据，将时序监控数据输入时序预测大模型和一个以上不同架构的小模型，采用交互式自省差异学习算法进行模型训练，获取训练好的大模型和小模型；将待部署组件的时序监控数据分别输入训练好的大模型和小模型中处理获取对应的预测结果，并通过协同信任投票算法将训练好的大模型和小模型对应的预测结果进行融合，得到融合后的预测结果；基于融合后的预测结果确定从数据集群各节点中确定最优节点，在最优节点上部署待部署组件，无需人工读取监控数据进行判断，提升了部署效率和资源利用率。