百度的大数据平台需要处理海量的用户行为数据，要求设计一个高并发、高可用的架构，能够实时处理和分析这些数据，并提供数据可视化展示。请详细阐述该架构的设计思路和关键组件。

答题要点

推荐答题框架：采用分层分析法，从数据采集层、数据处理层、数据存储层、数据分析层和数据展示层进行阐述。关键要点：1. 数据采集层：使用消息队列（如 Kafka）收集用户行为数据，保证高并发下的数据接收。2. 数据处理层：利用分布式计算框架（如 Spark Streaming）对数据进行实时处理和清洗。3. 数据存储层：采用分布式文件系统（如 HDFS）和 NoSQL 数据库（如 Cassandra）存储数据，确保数据的高可用性和可扩展性。4. 数据分析层：使用机器学习算法和统计分析方法对数据进行深入分析。5. 数据展示层：通过可视化工具（如 Tableau）将分析结果以直观的图表形式展示。示例话术：从分层角度来看，数据采集层用 Kafka 接收海量用户行为数据。数据处理层用 Spark Streaming 进行实时处理。数据存储层用 HDFS 和 Cassandra 存储数据。数据分析层运用机器学习算法分析数据。最后，通过 Tableau 等工具进行数据可视化展示。这样的架构能满足高并发、高可用的要求。