¿Cómo debería modificar el pipeline ETL de Hadoop MapReduce para que la calibración del sensor se aplique sistemáticamente a los datos brutos sísmicos en el futuro?

La opción correcta es introducir un trabajo de MapReduce dedicado que calibre los datos brutos del sensor y encadenar todos los trabajos de MapReduce posteriores a este. Esto asegura que la calibración se aplique de manera consistente y sistemática a todos los datos brutos antes de cualquier procesamiento posterior. Al crear un trabajo dedicado, se mantiene la modularidad y se facilita la depuración y el mantenimiento. Modificar los trabajos existentes podría complicarlos y hacerlos menos manejables. Incluir los datos de calibración en la salida y requerir que los usuarios los apliquen introduce inconsistencias y errores humanos. Simular la varianza y corregir retroactivamente los datos no es una solución proactiva ni sistemática para la calibración de datos brutos.