在携程的用户评价系统中，需要对海量的用户评价数据进行实时分析，以提取有价值的信息，如热点问题、用户满意度等。请设计一个大数据处理架构来实现这个功能。

答题要点

使用分层架构与组件化结合的方法作答。将大数据处理架构分为数据采集、存储、处理和分析展示等层次，每个层次选择合适的组件。关键要点如下：1. 数据采集层，使用消息队列（如 Kafka）收集用户评价数据，保证数据的实时性和可靠性；2. 数据存储层，采用分布式文件系统（如 HDFS）存储海量数据，同时使用 NoSQL 数据库（如 Cassandra）存储结构化数据；3. 数据处理层，使用实时计算框架（如 Flink）对数据进行实时处理，提取关键信息；4. 分析展示层，使用可视化工具（如 Tableau）将分析结果展示给用户。示例思路：用户评价数据通过 Kafka 收集，存储到 HDFS 和 Cassandra 中，Flink 对数据进行实时处理，提取热点问题和用户满意度等信息，最后通过 Tableau 展示分析结果。