随着航天技术的飞速发展，多卫星协同观测与多任务并行处理的需求日益增长，传统数据处理系统已难以满足高效、实时的要求。面向多星多任务的大数据处理系统应运而生，旨在解决海量卫星数据的高效存储、快速处理与智能分发问题。该系统设计需综合考虑数据采集、存储架构、计算框架、任务调度及服务接口等核心模块。

在数据采集层面，系统需支持多源异构卫星数据的实时接入与标准化处理。通过分布式消息队列（如Kafka）实现数据流的可靠接收，并结合数据清洗与格式转换模块，确保输入数据的质量与一致性。针对多星数据，设计统一的数据模型与元数据管理机制，便于后续的查询与聚合操作。

存储架构采用分层设计，结合冷热数据分离策略。热数据（如近期观测数据）存入高性能分布式文件系统（如HDFS）或对象存储（如S3），以支持快速读写；冷数据则迁移至成本较低的存储介质。同时，引入数据索引与分区技术，提升查询效率，并利用冗余备份与纠删码机制保障数据安全。

计算框架方面，系统依托Spark或Flink等分布式计算引擎，实现批处理与流处理的融合。针对多任务场景，设计动态资源分配与任务调度算法，优先保障高优先级任务的执行，并通过容器化技术（如Kubernetes）实现资源的弹性伸缩。集成机器学习库，支持对卫星数据进行智能分析与特征提取，例如异常检测或目标识别。

任务调度模块是系统的核心，需支持多用户、多任务的并发管理。采用工作流引擎（如Airflow）定义任务依赖关系，并结合优先级队列与负载均衡策略，优化资源利用率。系统还应提供实时监控与告警功能，便于运维人员及时干预异常任务。

在服务接口层，系统通过RESTful API或GraphQL提供统一的数据访问与服务调用接口，支持用户按需订阅数据产品或提交处理任务。结合身份认证与权限管理，确保数据安全与隐私保护。可集成可视化工具，帮助用户直观查看处理结果与系统状态。

面向多星多任务的大数据处理系统通过模块化设计与先进技术栈，实现了海量卫星数据的高效处理与智能服务，为航天、气象、环保等领域提供了强有力的支撑。未来，随着边缘计算与AI技术的深化，该系统将进一步向实时化、自动化与智能化方向发展。