携程的业务在全球范围内不断拓展，面临着海量的用户行为数据和复杂的业务场景。设计一个大数据架构，能够实时处理和分析这些数据，为业务决策提供支持，同时要考虑系统的可扩展性、容错性和成本效益。

答题要点

推荐答题框架：采用整体架构设计与组件选型相结合的方法。关键要点：1. 数据采集层：使用 Flume 或 Logstash 收集不同来源的用户行为数据，支持多种数据格式和协议。2. 数据存储层：采用分布式文件系统（如 HDFS）存储海量数据，使用 NoSQL 数据库（如 Cassandra）存储实时数据。3. 实时处理层：利用 Storm 或 Spark Streaming 进行实时数据处理，完成复杂的计算和分析任务。4. 批处理层：使用 Hadoop MapReduce 或 Spark 进行批量数据处理，对历史数据进行深入分析。5. 数据展示层：通过可视化工具（如 Grafana）将分析结果展示给业务人员。同时，要设计合理的容错机制，如数据备份和恢复，以及采用云服务等方式控制成本。示例话术：在数据采集层使用 Flume 收集数据，存储层使用 HDFS 和 Cassandra，实时处理层用 Spark Streaming，批处理层用 Spark，最后用 Grafana 展示结果。通过定期备份数据和使用云服务的弹性计算资源来保证容错性和成本效益。