面试题答案
一键面试1. 数据分区
- 基于月份分区：
- 实现方式：在向CouchDB集群写入销售记录文档时，根据销售时间字段中的月份信息，将文档分配到不同的分区（如在分布式文件系统层面按月份目录存储相关文档）。这样在执行Map函数时，每个Map任务可以只处理特定月份分区的数据，减少每个任务处理的数据量。例如，在Hadoop - like的分布式环境中，可以自定义Partitioner类，根据销售时间的月份将键值对分配到不同的分区，使得相同月份的数据被分配到同一个Reduce任务。
- 基于地理位置分区（如果销售记录与地理位置相关）：
- 实现方式：如果销售记录中有地理位置信息，可按照地理位置（如国家、地区等）进行分区。在写入数据时，依据地理位置字段将文档分到不同分区。这样当按月份统计销售总额时，在特定地理位置分区内按月份统计，最后再汇总。以Cassandra为例，可以通过设置合适的分区键（如结合地理位置和月份）来实现数据分区存储，Map任务在读取数据时就可以并行处理不同地理位置分区的数据。
2. 缓存策略
- 缓存常用数据：
- 实现方式：在Map函数执行过程中，对于一些常用的字典数据（如产品ID对应的产品名称等非频繁变动的数据），可以将其缓存在内存中。在分布式环境下，可以使用Memcached或者Redis等缓存服务器。Map任务在启动时，先从缓存服务器中获取这些常用数据，如果缓存中没有则从数据库读取并写入缓存。例如，在Java实现的Map函数中，可以使用Guava Cache在本地缓存一些常用数据，减少对数据库的重复读取。
- 中间结果缓存：
- 实现方式：对于Map函数处理过程中的中间结果进行缓存。比如，已经计算过某个月份在某一小部分数据中的销售总额，可以将这个中间结果缓存起来。如果后续再次遇到相关数据计算相同月份的销售总额，可以直接从缓存中获取。在Spark中，可以使用RDD的persist方法将中间计算结果缓存到内存或磁盘上，以提高后续计算效率。
3. 并行处理
- 增加Map任务数量：
- 实现方式：根据集群的计算资源和数据量，合理增加Map任务的数量。在CouchDB结合Hadoop的环境中，可以通过调整Hadoop的配置参数（如mapred.map.tasks参数）来控制Map任务的数量。每个Map任务独立处理一部分数据，并行执行从而加快整体处理速度。
- 分布式计算框架优化：
- 实现方式：选择合适的分布式计算框架并优化其配置。例如使用Spark，通过合理设置并行度参数（如spark.default.parallelism），使得任务能够充分利用集群资源并行处理数据。Spark会根据数据量和集群节点情况自动分配任务，优化数据在节点间的传输和计算。
4. 数据预处理
- 清理无效数据：
- 实现方式：在执行Map函数之前，对销售记录文档数据进行清理，去除那些销售金额为负数或者销售时间格式不正确等无效数据。可以在数据导入CouchDB集群之前通过ETL（Extract，Transform，Load）工具进行清理，也可以在Map函数启动前先进行一轮简单的数据过滤。例如，使用Python的pandas库对从CouchDB导出的数据进行预处理，过滤掉无效记录后再重新导入集群进行Map计算。
- 聚合小文档：
- 实现方式：如果销售记录文档非常小，在分布式存储和处理过程中会增加额外的开销。可以将多个小文档聚合成较大的文档。比如，在写入CouchDB集群前，按照一定的规则（如每100个文档为一组）将小文档合并成一个大文档，这样Map任务在处理时可以减少I/O开销，提高处理效率。