滴滴出行的系统需要处理海量的订单数据，如何设计一个高效的大数据处理架构来满足业务需求？请详细描述架构设计和关键技术。

答题要点

采用分层分析法进行架构设计。从数据采集、存储、处理和分析等层面进行考虑。关键要点：1. 数据采集，使用日志收集工具如 Flume 收集订单数据。2. 数据存储，采用分布式文件系统如 HDFS 存储海量数据。3. 数据处理，使用分布式计算框架如 Spark 进行数据处理和分析。4. 数据仓库，构建数据仓库如 Hive 对数据进行管理和分析。5. 实时处理，使用实时计算框架如 Storm 处理实时数据。示例思路：通过 Flume 收集订单数据，存储在 HDFS 中，使用 Spark 进行数据处理和分析，构建 Hive 数据仓库进行数据管理，同时使用 Storm 处理实时数据，以满足滴滴出行的业务需求。