微博的用户量巨大，每天产生的数据量也非常庞大。请设计一个高可扩展性的数据处理架构，以应对海量数据的存储、处理和分析需求。

答题要点

推荐答题框架：采用分层架构设计和模块化思维。关键要点如下：1. 数据采集层，使用分布式采集系统收集微博数据，如Flume、Kafka等。2. 数据存储层，采用分布式文件系统和数据库，如HDFS、HBase等，确保数据的可靠存储。3. 数据处理层，使用分布式计算框架，如MapReduce、Spark等，对海量数据进行处理和分析。4. 数据应用层，根据业务需求提供数据服务，如报表生成、实时查询等。5. 系统监控和优化层，对系统的性能和资源使用情况进行监控，及时进行优化。示例思路：首先，在数据采集层使用Flume收集微博数据并发送到Kafka消息队列。然后，在数据存储层将数据存储到HDFS和HBase中。接着，在数据处理层使用Spark对数据进行处理和分析。在数据应用层，根据业务需求提供数据服务。最后，通过系统监控和优化层确保系统的高可扩展性和稳定性。