计算机大数据系统主要包括以下几个部分：
数据源：
大数据系统的数据来源可以是各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。这些数据可能来自企业内部的数据库，也可能来自互联网、物联网等外部源。
数据存储：
大数据系统需要处理大量数据，因此需要大规模的数据存储设施。这通常包括分布式文件系统，如HDFS，以及NoSQL数据库，如HBase、Cassandra等。
数据处理：
大数据系统的核心是对数据进行处理和分析。这通常通过分布式计算框架，如MapReduce和Spark来实现。
数据分析：
数据处理后，需要进行深入的数据分析以提取有价值的信息。数据分析可以采用各种算法和技术，包括机器学习、数据挖掘等。这包括分布式存储和计算、实时数据处理和深度数据分析。
数据展示和可视化：
将数据处理后的结果以可视化的形式呈现，如报表、图表、地图等。随着虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等技术的发展，大数据可视化与展示正逐渐向更高层次的交互式体验发展。
数据安全和隐私：
保障数据安全和隐私，包括数据加密、身份认证、访问控制等多项安全措施。
数据应用和服务：
将数据分析结果应用到各种业务场景中，如推荐系统、营销分析、风险控制等。
数据治理和管理：
数据治理负责规范和管理数据，包括数据质量管理、元数据管理、数据血缘追踪等。
综上所述，计算机大数据系统是一个高度分布式、可扩展的技术平台，主要用于处理海量、异构、多类型的数据集合，包括存储、管理、分析和应用。这种系统通常包括数据仓库、数据挖掘、机器学习、实时分析、图形处理等功能，能够帮助用户发现数据中的价值，并且为企业提供更加精准、高效的决策支持和商业价值。