58 同城的平台每天会产生海量的用户行为数据，如浏览、搜索、下单等。设计一个大数据分析系统，能够对这些数据进行实时分析，挖掘用户的潜在需求，为业务决策提供支持。

答题要点

推荐答题框架：采用整体架构设计法，从数据采集、存储、处理、分析和应用五个方面考虑。关键要点：1. 数据采集：使用日志采集工具如 Flume 收集用户行为数据，确保数据的完整性和准确性。2. 数据存储：使用分布式文件系统如 HDFS 存储海量数据，同时用 NoSQL 数据库如 Cassandra 存储元数据。3. 实时处理：使用流式处理框架如 Spark Streaming 或 Flink 对数据进行实时处理，过滤和转换数据。4. 数据分析：运用机器学习算法如聚类分析、关联规则挖掘等挖掘用户潜在需求。5. 结果应用：将分析结果提供给业务部门，支持业务决策，如优化推荐算法、调整营销策略等。示例话术：为了实现对 58 海量用户行为数据的实时分析，我会先通过 Flume 采集数据，用 HDFS 和 Cassandra 存储，Spark Streaming 处理，机器学习算法分析，最后将结果应用到业务决策中。