您应该如何修改 Hadoop MapReduce ETL 管道，以便将来系统地将传感器校准应用于地震原始数据？

引入一个专门的 MapReduce 作业来校准原始传感器数据，并将所有下游 MapReduce 作业链接在其之后，这是最系统和可维护的方法。它确保了校准逻辑的集中管理和重用，并且所有后续处理都基于已校准的数据，提高了数据质量和一致性。修改现有的 MapReduce 转换作业可能会使代码变得复杂且难以维护，尤其是在有多个转换步骤时。在 ETL 输出中包含校准数据并要求下游用户自行应用校准，这会将校准的责任推给用户，可能导致数据使用不一致或错误。模拟输出方差并追溯性地更正数据是一种事后补救措施，不能从源头解决数据质量问题，且操作复杂。