携程的业务涉及大量的订单数据，我们需要对订单数据进行实时分析，以监控业务的健康状况。假设订单数据包含订单 ID、用户 ID、订单金额和订单时间，以数据流的形式不断产生。请设计一个架构，能够实时计算每小时的订单总金额，并在每小时结束时输出结果。

答题要点

采用分层架构设计的答题框架。数据采集层要点：1. 数据接入，使用消息队列（如 Kafka）接收订单数据流。2. 数据过滤，对数据进行初步过滤，去除无效订单。数据处理层：3. 时间窗口划分，按小时对订单数据进行时间窗口划分。4. 金额累加，在每个时间窗口内对订单金额进行累加。输出层：5. 结果展示，每小时结束时将计算结果输出到存储系统（如 MySQL）或可视化工具。示例思路：首先搭建 Kafka 集群接收订单数据，对数据进行简单过滤。然后使用 Flink 等实时处理框架，按小时划分时间窗口，在窗口内累加订单金额。最后，每小时结束时将结果存储到 MySQL 数据库中，方便后续查看和分析。