本发明公开了一种基于随机森林的图数据处理框架自动调优方法。该方法包括：构建训练数据集，该训练数据集的每条样本数据表征图数据处理框架的配置参数组合、输入数据集大小与程序运行时间之间的对应关系；基于所述训练数据集训练包含多棵决策树的随机森林模型，并将经训练的随机森林模型作为性能预测模型，用于对不同参数配置组合结合输入数据集大小预测对应的程序运行时间；在配置参数的搜索空间中，利用所述性能预测模型针对不同输入数据集大小，预测由遗传算法产生的不同配置参数的性能高低，进而获得最优配置参数。利用本发明能够感知输入数据集大小，实现深层次、高性能的配置参数自动优化。