58 同城的业务数据量巨大，为了实现高效的数据存储和分析，需要设计一个分布式数据仓库架构。请详细描述该架构的各个组成部分及其功能，以及如何应对数据一致性和高并发访问的问题。

答题要点

推荐答题框架：采用 STAR 法则，先介绍背景（Situation），再说明任务（Task），接着阐述行动（Action），最后给出结果（Result）。关键要点如下：1. 架构组成部分：包括数据源层，负责收集各种业务系统的数据；数据存储层，使用分布式文件系统（如 HDFS）和分布式数据库（如 HBase）存储数据；数据处理层，使用 MapReduce、Spark 等计算框架进行数据处理和分析；数据展示层，将分析结果以报表、可视化图表等形式展示给用户。2. 数据一致性：可以采用数据复制、事务处理、版本控制等方法保证数据在不同节点和系统之间的一致性。3. 高并发访问：通过负载均衡、缓存技术、异步处理等手段提高系统的并发处理能力。示例话术：在 58 同城这样数据量大、业务复杂的场景下（Situation），我们的任务是设计一个高效的分布式数据仓库架构（Task）。首先构建数据源层收集数据，存储层使用 HDFS 和 HBase 存储，处理层用 Spark 进行计算，展示层用可视化工具展示结果（Action）。为了保证数据一致性，我们采用数据复制和版本控制。对于高并发访问，使用负载均衡和缓存技术。这样可以实现高效的数据存储和分析，满足业务需求（Result）。