携程要推出一个新的旅游套餐推荐系统，该系统需要根据用户的历史订单数据、浏览记录、收藏信息等多源数据进行个性化推荐。请设计一个完整的系统架构，包括数据采集、存储、处理和推荐算法的选择，并考虑系统的可扩展性、性能和数据安全性。

答题要点

使用分层架构设计结合 STAR 法则的答题框架。数据采集层（Situation）：1. 多源数据接入，从不同数据源（如订单系统、浏览日志、收藏模块）采集数据。2. 数据清洗，对采集到的数据进行清洗，去除噪声和重复数据。数据存储层（Task）：3. 分布式存储，使用分布式文件系统（如 HDFS）和数据库（如 Cassandra）存储海量数据。4. 数据分区，按用户、时间等维度对数据进行分区，提高查询效率。数据处理层（Action）：5. 特征工程，提取用户的关键特征，如偏好、消费能力等。6. 模型训练，选择合适的推荐算法（如协同过滤、深度学习模型）进行训练。推荐服务层（Result）：7. 实时推荐，提供实时的个性化推荐结果。8. 系统监控和优化，定期评估推荐效果，对系统进行优化。示例思路：先从各个数据源采集数据并清洗，然后存储到 HDFS 和 Cassandra 中。接着进行特征工程和模型训练，选择合适的推荐算法。最后，提供实时推荐服务，不断监控和优化系统。