携程的全球旅游服务平台需要处理海量的用户行为数据，包括搜索、预订、评价等。请设计一个大数据处理架构，能够实时处理和分析这些数据，并提供实时的业务决策支持。要求说明架构的主要组件、数据处理流程以及如何保证系统的高可用性和可扩展性。

答题要点

推荐使用分层架构设计的答题框架。关键要点如下：1. 数据采集层：使用 Fluentd 等工具收集用户行为数据。2. 数据存储层：采用分布式文件系统（如 HDFS）存储海量数据，使用消息队列（如 Kafka）进行数据缓冲。3. 数据处理层：使用实时计算框架（如 Flink）对数据进行实时处理和分析。4. 决策支持层：将处理结果提供给业务系统，支持实时决策。5. 高可用性和可扩展性：通过集群部署、负载均衡、数据备份等方式保证。示例话术：在架构中，数据采集层收集用户行为数据，发送到 Kafka 消息队列，Flink 从 Kafka 中读取数据进行实时处理，处理结果存储在 HDFS 中，同时提供给决策支持层。通过集群部署 Flink 和 Kafka 保证高可用性，通过水平扩展节点保证可扩展性。