华为在全球有多个数据中心，需要构建一个分布式数据处理系统，用于处理海量的用户行为数据。要求系统具备高可用性、可扩展性和容错性。请详细设计该系统的架构，并说明关键组件和其作用。

答题要点

推荐答题框架：采用分层架构设计，从数据采集层、数据传输层、数据存储层和数据处理层进行详细设计。关键要点如下：1. 数据采集层：使用消息队列（如 Kafka）收集各个数据中心的用户行为数据，实现数据的异步传输和缓冲。2. 数据传输层：采用分布式文件系统（如 HDFS）进行数据的存储和传输，确保数据的可靠性和可扩展性。3. 数据存储层：使用分布式数据库（如 Cassandra 或 HBase）存储海量数据，支持高并发读写。4. 数据处理层：使用分布式计算框架（如 Spark）对数据进行实时或离线处理，实现数据的分析和挖掘。示例思路：在各个数据中心部署 Kafka 消息队列，收集用户行为数据。将数据传输到 HDFS 进行存储，然后使用 Cassandra 数据库进行持久化存储。使用 Spark 对数据进行处理，如实时计算用户活跃度、用户画像等。同时，要考虑系统的容错机制，如数据备份、节点故障恢复等，以确保系统的高可用性。