大数据系统搭建是指构建一个用于 采集、存储、处理、分析和可视化大量数据的综合性系统。它通常包括以下六个主要部分：

数据采集：

从各种来源（如传感器、社交媒体、互联网浏览、移动应用程序等）收集数据，这些数据可以是结构化的（如数据库中的数据）或非结构化的（如文本、图像和视频）。

数据存储：

将收集到的数据存储在可扩展和可靠的存储系统中，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）和NoSQL数据库。

数据处理：

高效地处理海量数据，包括数据的清洗、转换和加载，并将数据组合到大型中央存储库（数据仓库）中，以便进行进一步的分析。

数据管理：

包括数据治理和数据安全管理，旨在建立标准化的方法、职责和流程，以集成、保护和存储数据，消除数据不一致性，提高业务智能和数据分析应用的准确性。

数据分析：

从存储和处理后的数据中提取有价值的信息和洞察，支持业务决策。

可视化展示：

将分析结果以图表、仪表板等形式进行可视化展示，帮助用户更直观地理解数据。

在技术层面，大数据系统可能涉及以下工具和框架：

Hadoop：一个开源的分布式计算系统，主要用于处理大于1TB的海量数据，其核心包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。

Spark：一个快速的大数据处理引擎，支持批处理、交互式查询、流处理、机器学习和图计算。

NoSQL数据库：如MongoDB、Cassandra等，用于存储和管理非结构化数据。

数据仓库：如Amazon Redshift、Google BigQuery等，用于存储和分析大量结构化数据。

数据集成工具：如Apache NiFi、Talend等，用于数据抽取、转换和加载。

数据可视化工具：如Tableau、Power BI等，用于将数据以图形化方式展示。

大数据系统搭建需要综合考虑业务需求、技术选型、系统性能、安全性和可扩展性等多个方面，以确保系统能够高效、稳定地运行，并满足企业的数据分析需求。