本发明公开了一种基于应用相似性的超级计算机作业失败主动预测方法，属于超级计算机领域，包括步骤：S1，从作业日志中提取特征数据，并加入作业路径数据后一起作预处理，然后作为机器学习算法模型的输入特征；S2，在机器学习算法模型对输入特征数据进行处理后，实现主动预测作业失败状态。本发明挖掘出了能够准确描述作业应用属性的特征，具有很好的预测提升效果；采用机器学习算法寻找作业失败预测方法，提升预测模型的鲁棒性，尤其适应非线性数据；对作业应用属性的聚类方法，显著降低聚类计算开销，降低误差；实现预测效率高，能够实际应用于大型超级计算机。