Как следует изменить конвейер ETL Hadoop MapReduce, чтобы калибровка датчиков систематически применялась к необработанным сейсмическим данным в дальнейшем?

Введение выделенного задания MapReduce для калибровки данных является наиболее эффективным и масштабируемым решением. Это гарантирует, что все последующие этапы обработки будут работать с уже откалиброванными данными, обеспечивая согласованность и точность. Изменение существующих заданий преобразования может быть сложным и подверженным ошибкам, особенно если калибровка должна применяться к нескольким потокам данных. Включение данных калибровки в выходные данные и требование от пользователей применять их самостоятельно перекладывает ответственность на конечного пользователя, что может привести к несогласованности и ошибкам. Моделирование отклонений и ретроактивная корректировка данных является сложным и ресурсоемким процессом, который не обеспечивает калибровку в реальном времени для последующей обработки.