如何设计一个基于Hadoop的短视频流量分析与可视化系统，以支持高并发的数据访问并实现稳定运行？请提供技术细节。

为了设计一个基于Hadoop的短视频流量分析与可视化系统，我们需要从多个技术层面出发，确保系统的高性能和稳定性。首先，Hadoop Distributed File System (HDFS) 将作为数据存储的基础，它能保证大数据的分布式存储，并提供高容错性和可扩展性。利用HDFS的特性，我们可以将视频流量数据分布在多个节点上，实现快速读写。

参考资源链接：[Hadoop驱动的短视频流量分析与可视化系统：Java与B/S架构的创新实践](https://wenku.csdn.net/doc/2d35uh7esn?spm=1055.2569.3001.10343)

其次，MapReduce编程模型用于处理大量数据。在视频流量分析的场景下，可以通过MapReduce对数据进行清洗、排序、分类和聚合操作，以提取有价值的信息。为了提高系统性能，可以对MapReduce作业进行优化，比如调整Map和Reduce任务的并行度、合理分配内存资源以及使用Combiner减少数据传输量。

在数据库方面，可采用MySQL作为结构化数据存储的解决方案，它能够处理实时查询请求，提供快速的数据检索功能。结合Hadoop生态系统中的工具，如HBase或Hive，可以进一步提高数据库的读写效率和数据处理能力。

为了实现B/S结构的可视化管理，我们可以利用Java开发前后端分离的应用程序，后端API负责数据处理逻辑，前端则提供用户界面。这样，不仅有助于提升用户体验，还能保持系统的模块化设计，便于维护和扩展。

系统稳定性是设计中的关键因素，可以通过负载均衡和冗余部署来实现。使用硬件负载均衡器或软件负载均衡技术可以分散访问压力，确保系统在高并发情况下的稳定性。同时，对关键服务进行冗余部署，设置故障转移机制，确保系统具有高可用性。

最后，模块化设计是提升系统可维护性和可扩展性的关键。将系统分解为独立的服务组件，每个组件负责特定的功能，可以简化系统架构，使得增加新功能或进行系统升级时更加方便和高效。

综上所述，一个基于Hadoop的短视频流量分析与可视化系统的设计需要综合考虑数据存储、处理、访问和系统稳定性等多个方面，合理利用Hadoop生态系统中的技术组件，并结合现代的软件工程实践，才能构建出一个既高效又稳定的大数据处理平台。为了更深入地了解这些技术的实践应用，可以参考《Hadoop驱动的短视频流量分析与可视化系统：Java与B/S架构的创新实践》一书，该书详细介绍了相关技术的整合与应用，提供了实际案例和分析，对于希望深入理解并应用这些技术的读者来说，是一本宝贵的参考资料。

参考资源链接：[Hadoop驱动的短视频流量分析与可视化系统：Java与B/S架构的创新实践](https://wenku.csdn.net/doc/2d35uh7esn?spm=1055.2569.3001.10343)