本发明公开了一种基于延迟的Spark任务资源交错的调度策略，首先，考虑到最长完成时间的Stage会影响整个流水线作业的完成，按照历史数据中任务完成时间长短交错执行此阶段，来达到交错利用系统资源的目的。之后，将执行任务划分为CPU密集型和非CPU密集型(包括网络I/O和磁盘I/O)两个阶段，当非CPU密集型阶段任务进行数据获取时，将与其并行的任务在适当时间进行调度，来达到避免资源争用，减少作业完成时间的目的。最后，在Spark 2.4.0上实现了RPTS，并进行了大量的实验来评估性能。本发明以流水线的方式调度并行任务，提高了集群的资源利用率，进而最小化作业执行时间。