大数据系统是指用于处理和管理大规模数据集的软件和硬件架构。这些系统的设计目标是能够有效地存储、处理和分析大量的数据，并提供高性能、可靠性和可扩展性。以下是一些常见的大数据系统组件和架构：

1.分布式存储系统：用于存储大规模数据的分布式存储系统，如Hadoop Distributed File System(HDFS)、Apache Cassandra和Amazon S3等。这些系统将数据分布在多个节点上，提供高可靠性和可扩展性。

2.分布式计算框架：用于分布式数据处理和计算的框架，如Apache Hadoop和Apache Spark。这些框架将计算任务分解为多个并行子任务，并在集群中的多个节点上执行，以加速数据处理过程。

3.分布式数据库系统：用于支持大规模数据存储和查询的分布式数据库系统，如Apache HBase、Cassandra和MongoDB等。这些系统采用分布式架构，允许数据水平扩展和并行查询，以满足大规模数据访问的需求。

4.数据处理和分析工具：用于处理和分析大规模数据的工具和库，如Apache Hive、Apache Pig和Apache Flink等。这些工具提供了高级的数据处理语言和接口，方便用户进行数据查询、转换和分析。

5.数据流处理系统：用于处理实时数据流的系统，如Apache Kafka和Apache Storm。这些系统可实时处理和分析数据流，支持连接和集成各种数据源。

6.数据可视化工具：用于将大规模数据可视化和呈现的工具，如Tableau、Power BI和D3.js等。这些工具能够将复杂的数据转化为易于理解和分析的可视化形式。

除此之外，大数据系统还可以涉及数据存储优化、数据、数据质量管理和数据治理等方面。根据具体需求和应用场景，大数据系统的架构和组件的选择可能会有所不同。