百度的大数据业务需要处理海量的用户行为数据。请设计一个分布式系统，能够高效地处理这些数据，包括数据的存储、计算和分析。请详细描述系统的架构、组件和工作流程。

答题要点

推荐使用分层架构设计的答题框架。关键要点：1. 数据采集层：使用日志收集工具如 Flume 收集用户行为数据。2. 数据存储层：采用分布式文件系统 HDFS 存储海量数据。3. 数据计算层：使用 MapReduce 或 Spark 进行数据处理和计算。4. 数据分析层：使用 Hive 或 Presto 进行数据分析。5. 结果展示层：使用可视化工具如 Tableau 展示分析结果。示例思路：首先，通过 Flume 收集用户行为数据并存储到 HDFS 中。然后，使用 MapReduce 或 Spark 对数据进行处理和计算。接着，使用 Hive 或 Presto 进行数据分析。最后，使用 Tableau 等工具将分析结果可视化展示。整个系统通过分布式架构实现高效的数据处理和分析。