1. 与列族数据库相关的设计要点
- 列族数据库应该事先成稀疏且多维的 map
- 在列族数据库中，各个数据行所拥有的列是可以有所不同的
- 列族数据库的列是可以动态添加的
- 列族数据库不需要执行连接操作，需要对数据模型去规范化处理
2. 设计数据表格时需遵循的建议
- 用去规范化来代替连接
- 善用无值的列
- 同时在列名和列值之中存储数据
- 用一个数据行来为一个实体建模
- 设计行键时不要讲大量操作分配给少数服务器
- 维护适当数量的列值版本
- 不要在列值中使用复杂的数据结构
3. 使用列族数据库时怎样才能避免执行连接操作？
在列族数据库中，多对多的关系是通过去规范化的数据模型来表示的。
4. 为什么说实体应该建模成一个单独的数据行？
实体可以表示具体的事物，也可以表示成抽象的概念。列族数据库用数据行来对实体进行建模。
一个数据行应该对应于一个实体。数据行之间通过 row key 来区分身份。
而且列族数据库不需要执行连接操作，需要对数据模型去规范化处理。
列族数据库并不提供与关系数据库级别相同的事务控制机制。
一般来说，对数据行的写入是原子操作。若更新表格中的多个列，则这些列全部得到更新，要么一个也无法更新。
5. 什么叫做热点现象(hotspotting), 为什么应该避免这种现象？
分布式系统可以使我们利用许多台服务器来解决问题，但如果把大量的任务都压在了少数几台服务器上，就会令
分布式系统中产生热点(hotspotting)，这样就会导致其他的服务器未能得到充分利用，也未能真正发挥分布式系统的优势。
6. 把复杂的数据结构用作列值会有哪些缺点？
用不同的列来存放不同的属性，使得大家能够更加便利的在这些属性上运用列族数据库的特性。
把属性放置在不同的列中也有助于大家能够按照需求来划分列族，以及使用编制索引来优化性能。
当然，使用复杂的数据结构没有这些优势。
7. 说出三种不应该使用辅助索引的情形。
1. 列中的基数值很少，索引则无助于提高性能，有时甚至还会损害性能
2. 列中的技术太多时
3. 许多数据行都没有用到某个列时，针对该列编制辅助索引意义也不是很大
8. 统计学可以分为哪两种？它们各自的用途是什么？
统计学是数学的分支，研究如何描述大型数据集（总体），以及如何从数据中做出推论。
分为描述统计学和预测统计学两种。
描述统计学有助于我们理解数据的构成情况，也使得我们更加方便的将某个数据集与其他数据相对比。
预测统计学研究的是如何根据数据来做出预测。
9. 机器学习可以分为哪两种？它们各自的用途是什么？
机器学习所用的方法涉及其他很多学科，如计算机科学，人工智能，统计学，线性代数等。
有许多服务背后都有机器学习技术来支撑，如根据过往的购买行为向顾客推荐商品，检测网络欺诈行为，机器翻译等。
包括
1. 非监督式学习，有助于我们探索庞大的数据集
2. 监督式学习使得程序能够从样例数据中学到一些知识
10. Spark 和 MapReduce 有什么区别？
MapReduce 需要向磁盘中写入大量数据， Spark 则需要占用很多内存。
MapReduce 采用一种比较固定的计算模型，先 map 后 reduce，而 Spark 使用的计算模型则更加通用一些。