面试题：JavaScript 异步迭代在复杂大数据处理流程中的应用与设计

架构设计思路
- 使用 async/await 来处理异步操作，使异步代码看起来更像同步代码，易于理解和维护。
- 对于不同数据源的数据获取和预处理，每个数据源可以封装成一个独立的异步函数。
- 使用 Promise.all 来并行执行多个数据源的异步操作，并确保所有操作完成后再进行最终的合并和分析。
- 为了确保数据处理的顺序和一致性，可以通过给每个数据源的数据添加标识，在合并时按照特定规则进行排序等操作。
关键部分代码示例

// 模拟从 API 接口获取数据的异步函数
async function fetchDataFromAPI() {
    // 模拟异步操作，例如使用 fetch 从 API 获取数据
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 1000));
    return { key: 'apiData', value: [1, 2, 3] };
}

// 模拟从本地文件系统获取数据的异步函数
async function readDataFromFileSystem() {
    // 模拟异步操作，例如使用 fs 模块读取文件
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 1500));
    return { key: 'fileData', value: [4, 5, 6] };
}

// 数据清洗和格式转换函数，这里以简单的数组元素翻倍为例
function cleanAndTransform(data) {
    return data.value.map(num => num * 2);
}

async function main() {
    // 并行执行多个数据源的异步操作
    const [apiData, fileData] = await Promise.all([
        fetchDataFromAPI(),
        readDataFromFileSystem()
    ]);

    // 对每个数据源的数据进行预处理
    const apiProcessed = cleanAndTransform(apiData);
    const fileProcessed = cleanAndTransform(fileData);

    // 合并处理后的数据
    const mergedData = [...apiProcessed, ...fileProcessed];

    // 最终的异步分析操作
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 1000));
    const analysisResult = mergedData.reduce((acc, num) => acc + num, 0);
    console.log('Analysis Result:', analysisResult);
}

main();

这段代码展示了如何从不同数据源获取数据，进行预处理，合并并最终分析。fetchDataFromAPI 和 readDataFromFileSystem 模拟了从不同数据源获取数据的异步操作。cleanAndTransform 是预处理函数。Promise.all 确保所有数据源的数据获取完成后再进行后续操作。最后，进行数据合并和异步分析。

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面试题：JavaScript 异步迭代在复杂大数据处理流程中的应用与设计

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