您應該如何修改 Hadoop MapReduce ETL 管線，以便將感測器校準系統地應用於未來的地震原始資料？

引入專用的 MapReduce 工作來校準原始感測器資料，並在其之後串聯所有下游 MapReduce 工作，是最佳實踐。這確保了校準邏輯的模組化和可重複使用性，使校準過程獨立於其他 ETL 步驟。如果校準方法需要更新，只需修改此單一工作，而不會影響下游處理。修改現有的轉換工作會使程式碼耦合度過高，難以維護。在 ETL 輸出中包含校準資料並要求使用者自行應用，會將處理負擔轉嫁給使用者，且容易出錯。模擬變異並追溯更正不是系統性應用校準的方法，且會增加資料管理複雜性。