在阅读了提供的文件内容后，可以提炼出以下IT知识点：
1. 分布式流量分析系统：文中提到的分布式流量分析系统是一种通过分布式计算方法处理大量数据的系统。这种方式能够在数据处理量极大的情况下，有效避免单点瓶颈，提高数据处理能力。
2. sFlow技术：sFlow是一种网络监测技术，它通过随机采样来实现对网络流量的分析。sFlow中的数据流是无状态的，代理可以随时将采样数据发送给收集器。这种技术在处理超大网络流量（例如超过10GB/s）时特别有效。
3. Hadoop框架：Hadoop是一个开源的分布式存储与计算框架，能够对大规模数据集进行处理。Hadoop的分布式集群可以并行处理大量数据，从而提高了数据处理的速度，适用于对sFlow数据进行分析和数据挖掘的场景。
4. MapReduce编程模型：MapReduce是Hadoop框架中用于处理大规模数据集的一个编程模型。它通过将数据处理任务分解为Map（映射）和Reduce（归约）两个阶段，能够更有效地利用分布式集群的计算资源，处理复杂的计算任务。
5. sFlow数据报文格式：sFlow技术采用特定格式的数据报文来收集网络流量信息。这些报文包含了多种网络协议的封装结构，如IP报文格式、以太网报文格式等，能够支持详细的数据统计和流量分析。
6. 分布式计算方法：分布式计算方法涉及在多个计算节点间分配任务，通过并行处理来加速数据处理过程。在处理网络流量分析这样的大数据任务时，分布式计算能够有效地提升系统性能和处理速度。
7. 网络流量分析：网络流量分析是通过对网络中传输的数据进行监控和分析，以了解网络运行状况和流量模式。sFlow技术能够支持这种分析，尤其在大规模网络环境中。
8. 系统瓶颈问题：在网络流量分析中，系统瓶颈通常指的是处理数据的某个环节因为性能不足而导致整体处理能力受限。传统的sFlow收集器在处理大量数据时容易成为瓶颈。通过使用Hadoop分布式集群作为信息收集器，可以有效避免这一问题。
9. 数据挖掘：数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程。在分布式网络流量分析系统中，数据挖掘技术可以用来发现网络使用模式、异常流量检测等。
10. 流量统计与计费：流量统计是对网络传输的数据量进行计量的过程，而计费功能则与之相关，用于基于流量统计信息向用户收费。sFlow技术可以收集相关数据，以实现这些网络管理功能。
11. 系统架构：文中提到的系统架构设计是指为了高效处理sFlow数据，所采用的分布式集群和Hadoop框架的架构设计。系统架构的设计决定了数据处理流程、资源分配和任务调度方式，对整体性能有直接影响。
这份文件的标题和描述中涉及的知识点涵盖了分布式流量分析系统设计、sFlow监测技术、Hadoop分布式计算框架、MapReduce编程模型、网络流量分析及数据挖掘等多个方面，为我们提供了深入理解现代大数据处理技术的视角。
