面试题：Ruby在复杂数据科学场景下的性能优化与架构设计

系统架构设计

数据摄入层
- 使用ActiveRecord或Sequel等数据库连接库连接到存储时序数据的数据库（如PostgreSQL、MySQL等）。如果数据存储在文件中，使用File类相关方法读取，例如：

file = File.open('data.csv', 'r')
data = file.readlines.map { |line| line.split(',') }
file.close

- 考虑使用消息队列（如RabbitMQ、Kafka），如果数据是实时流入，通过队列进行缓冲和异步处理，避免数据处理瓶颈。

2. 数据预处理层 - 利用Ruby的Enumerable模块方法，如map、select、reduce对数据进行清洗、转换。例如，将日期字符串转换为日期对象：

require 'date'
data.map! do |row|
  row[0] = Date.parse(row[0]) if row[0].is_a?(String)
  row
end

- 对于缺失值处理，可以使用`inject`方法填充，如对数值列填充均值：

numeric_columns = [1, 2] # 假设第2、3列为数值列
numeric_columns.each do |col|
  mean = data.select { |row| row[col]&.to_f }.map(&:to_f).inject(&:+) / data.size
  data.each do |row|
    row[col] = mean if row[col].nil?
  end
end

数据分析与建模层
- 采用Ruby的数据分析库，如NMatrix、Numo::NArray进行矩阵运算。例如，计算相关系数矩阵：

require 'nmatrix'
matrix = NMatrix.new(data.size, data[0].size, data.flatten)
correlation_matrix = matrix.corr

- 对于机器学习建模，使用`scikit - learn - rb`库（它包装了Python的`scikit - learn`）。例如，线性回归模型：

require'scikit - learn - rb'
X = NMatrix.new(data.size, data[0].size - 1, data.map { |row| row[0..-2] }.flatten)
y = NMatrix.new(data.size, 1, data.map { |row| row[-1] })
model = ScikitLearn::LinearRegression.new.fit(X, y)

结果存储与展示层
- 将模型结果存储到数据库中，同样使用ActiveRecord或Sequel。例如：

class ModelResult < ActiveRecord::Base
  # 定义表结构和字段
end
result = ModelResult.new(metric: model.score(X, y), model_params: model.params)
result.save

- 使用`Chartkick`、`Highcharts - rb`等库进行数据可视化，在`Ruby on Rails`应用中展示分析结果。

Ruby代码性能优化

内存管理
- 使用WeakMap（WeakRef模块）避免内存泄漏。例如，在缓存数据时，如果对象不再被其他地方引用，WeakMap可以自动释放内存：

require 'weakref'
cache = {}
data.each do |obj|
  ref = WeakRef.new(obj)
  cache[obj.id] = ref
end

- 及时释放不再使用的对象，如关闭文件句柄、数据库连接。在数据处理完成后：

file.close if file
ActiveRecord::Base.connection.close if defined?(ActiveRecord)

并行计算
- 使用Fiber实现轻量级线程。例如，对数据分块并行处理：

data_chunks = data.each_slice(100).to_a
fibers = data_chunks.map do |chunk|
  Fiber.new do
    # 对chunk进行数据处理操作
    processed_chunk = chunk.map { |row| row.map(&:upcase) }
    Fiber.yield processed_chunk
  end
end
results = fibers.map(&:resume)

- 对于多核CPU，使用`parallel`库进行并行计算。例如，并行计算数据集中每个元素的平方：

require 'parallel'
data = (1..1000).to_a
squared_data = Parallel.map(data) { |num| num ** 2 }

处理高维稀疏数据的策略与实现

策略
- 数据表示：使用稀疏矩阵表示高维稀疏数据，只存储非零元素及其位置，减少内存占用。
- 特征选择：去除对模型贡献不大的特征，降低维度。例如，使用方差阈值法，去除方差低于某个阈值的特征。
- 降维算法：采用主成分分析（PCA）、奇异值分解（SVD）等降维算法将高维数据映射到低维空间，同时保留主要信息。
实现
- 稀疏矩阵表示：可以使用SparseMatrix类（自己实现或使用相关库）。以下是简单的自定义实现：

class SparseMatrix
  def initialize(rows, cols)
    @rows = rows
    @cols = cols
    @data = {}
  end
  def []=(i, j, value)
    @data[[i, j]] = value unless value.zero?
  end
  def [](i, j)
    @data[[i, j]] || 0
  end
end

- **特征选择**：以方差阈值法为例：

require 'statistics2'
matrix = NMatrix.new(data.size, data[0].size, data.flatten)
variances = (0...matrix.column_size).map { |col| matrix.column(col).variance }
threshold = 0.1
selected_columns = variances.each_with_index.select { |var, idx| var > threshold }.map(&:last)
new_matrix = matrix.column_select(selected_columns)

- **降维算法（以PCA为例，使用`scikit - learn - rb`）**：

require'scikit - learn - rb'
X = NMatrix.new(data.size, data[0].size, data.flatten)
pca = ScikitLearn::Decomposition::PCA.new(n_components: 2)
X_transformed = pca.fit_transform(X)

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处理高维稀疏数据的策略与实现