如何利用MapReduce技术高效统计答卷结果？

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（本文来源：WWW.KENgnIAO.cOM）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。