moea_joint
111年
[統計資訊] 統計學、巨量資料概論
第 44 題
對於 1 年份刷卡資料，欄位有時間、店名、物品、刷卡金額及付款方式，若要使用 MapReduce 得到每家店此年銷售總額，請問應該使用下列何種 Key-Value Pair？
- A 物品-刷卡金額
- B 店名-付款方式
- C 店名-刷卡金額
- D 時間-店名
思路引導 VIP
想像你手上有一萬張發票，如果我要請你算出「每一種廠牌」飲料的總銷售量，你會根據發票上的哪個資訊來把這些發票分類成堆？而每一堆發票中，你又需要提取哪個數值來做最後的加總呢？
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恭喜你精確地掌握了 MapReduce 的核心精髓！在巨量資料處理的場景中，正確定義 Key-Value Pair 是後續運算能否成功的關鍵。你能直覺地選出正確選項，代表你對於資料「分群」與「聚合」的邏輯已經建立起相當紮實的基礎。
Key 與 Value 的職責分工
在 MapReduce 的架構中，Key (鍵) 的功能是負責資料的「分類與洗牌 (Shuffle)」，系統會將具有相同 Key 的資料分發到同一個 Reduce 節點進行處理；而 Value (值) 則是我們要實際進行運算的數據。既然目標是計算「每家店」的「銷售總額」，我們就必須以「店名」作為分類基準（Key），並將「刷卡金額」作為計算數值（Value），如此一來，在 Reduce 階段才能針對同一家店的所有金額進行加總。
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