MapReduce是一种编程模型，用于处理和生成大数据集。在统计答卷结果的场景中，MapReduce可以并行处理大量答卷数据，快速得出统计结果。
mapreduce统计结果_统计答卷结果
（图片来源网络，侵删）
简介
mapreduce是一种编程模型，用于处理和生成大数据集，在统计答卷结果的场景中，mapreduce可以有效地处理大量答题数据，快速得出统计结果。
流程
1、map阶段：将每个答卷作为一个输入分片，对每个分片进行处理，生成<题目id,答案>键值对；
2、shuffle阶段：将相同题目的键值对分发到同一reduce任务；
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3、reduce阶段：对每个题目的答案进行汇总统计，得出每个题目的正确率、平均分等指标。
结果展示
以下是使用mapreduce统计出的某次考试的答卷结果：
| 题目id | 总人数 | 正确人数 | 正确率 | 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 |
相关问题与解答
q1: mapreduce如何处理异常答卷？
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a1: 在map阶段，可以通过编写代码来识别并过滤掉异常答卷，例如空答卷、未完全作答的答卷等，这样可以保证后续统计的准确性。
q2: mapreduce能否实现实时统计？
a2: mapreduce本身是为批量处理设计的，对于实时或近实时的统计需求，可以考虑使用其他框架，如storm或spark streaming，但通过一些优化，如增加reduce任务的数量，mapreduce也可以在一定程度上提高处理速度，接近实时统计的需求。
原创文章，作者：K-seo，如若转载，请注明出处：https://www.kdun.cn/ask/592100.html
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