58 同城业务涉及多个领域，数据量巨大且复杂。设计一个高可扩展性的数据仓库架构，以支持不同业务线的数据分析需求，并说明架构中各部分的作用和交互方式。

答题要点

本题推荐采用分层架构设计法解答。关键要点如下：1. 数据源层：收集来自不同业务线（如招聘、房产、二手交易等）的各种类型数据，包括日志、数据库记录等，使用 ETL 工具将数据抽取到数据仓库。2. 数据存储层：采用分布式存储系统（如 Hadoop HDFS）存储海量数据，使用列式存储数据库（如 ClickHouse）提高查询性能。3. 数据处理层：使用大数据处理框架（如 Spark）对数据进行清洗、转换和聚合，构建数据集市以满足不同业务线的特定需求。4. 数据分析层：提供多种分析工具（如 SQL 查询、机器学习算法）供业务人员和数据分析师使用，支持实时和离线分析。5. 交互方式：数据从数据源层抽取到存储层，经过处理层加工后，供分析层使用，各层之间通过接口进行数据传输和交互。示例思路：首先，从各业务系统抽取数据到 HDFS 存储。然后，用 Spark 对数据进行处理，将处理后的数据存储在 ClickHouse 中形成数据集市。业务人员通过 SQL 查询工具从数据集市中获取数据进行分析，同时可使用机器学习算法进行预测分析。