MapReduce是一種編程模型，用于處理和生成大數(shù)據(jù)集。在統(tǒng)計答卷結(jié)果的場景中，MapReduce可以并行處理大量答卷數(shù)據(jù)，快速得出統(tǒng)計結(jié)果。

mapreduce統(tǒng)計結(jié)果_統(tǒng)計答卷結(jié)果

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簡介

mapreduce是一種編程模型，用于處理和生成大數(shù)據(jù)集，在統(tǒng)計答卷結(jié)果的場景中，mapreduce可以有效地處理大量答題數(shù)據(jù)，快速得出統(tǒng)計結(jié)果。

流程

1、map階段：將每個答卷作為一個輸入分片，對每個分片進行處理，生成<題目id,答案>鍵值對；

2、shuffle階段：將相同題目的鍵值對分發(fā)到同一reduce任務；

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3、reduce階段：對每個題目的答案進行匯總統(tǒng)計，得出每個題目的正確率、平均分等指標。

結(jié)果展示

以下是使用mapreduce統(tǒng)計出的某次考（本文來源：WWW.KENgnIAO.cOM）試的答卷結(jié)果：

題目id 總?cè)藬?shù) 正確人數(shù) 正確率 平均分 001 100 80 80% 4.0 002 100 60 60% 3.0 003 100 90 90% 4.5 004 100 70 70% 3.5 005 100 50 50% 2.5

相關(guān)問題與解答

q1: mapreduce如何處理異常答卷？

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a1: 在map階段，可以通過編寫代碼來識別并過濾掉異常答卷，例如空答卷、未完全作答的答卷等，這樣可以保證后續(xù)統(tǒng)計的準確性。

q2: mapreduce能否實現(xiàn)實時統(tǒng)計？

a2: mapreduce本身是為批量處理設計的，對于實時或近實時的統(tǒng)計需求，可以考慮使用其他框架，如storm或spark streaming，但通過一些優(yōu)化，如增加reduce任務的數(shù)量，mapreduce也可以在一定程度上提高處理速度，接近實時統(tǒng)計的需求。

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