在京东的大规模数据处理场景中，如何设计一个高可扩展、高容错的分布式系统来处理海量商品数据？

答题要点

推荐答题框架：采用分层分析法，从系统架构、数据存储、计算模型和容错机制等方面进行设计。关键要点如下：1. 系统架构：采用分层架构，如数据采集层、数据存储层、计算层和应用层。2. 数据存储：选择合适的分布式存储系统，如HBase、Ceph等，确保数据的可靠性和可扩展性。3. 计算模型：采用分布式计算框架，如MapReduce、Spark等，实现高效的数据处理。4. 容错机制：设计备份和恢复策略，确保系统在出现故障时能够快速恢复。示例思路：首先，设计分层架构，将系统分为不同的层次。选择HBase作为数据存储系统，Spark作为计算框架。同时，设计备份和恢复策略，提高系统的容错能力。通过这些措施，构建一个高可扩展、高容错的分布式系统来处理海量商品数据。