基于大数据的舆情分析系统架构
基于大数据的舆情分析模型设计
基于大数据的舆情分析模型设计舆情分析是指利用大数据技术和算法，对网络上的各种公开性言论进行收集、分析和挖掘，以了解公众对特定话题、事件或组织的态度和情感。
基于大数据的舆情分析模型设计则是指基于大数据技术和算法，构建一个能够准确捕捉和分析公众情感和态度的模型。
为了设计一个有效的基于大数据的舆情分析模型，需要考虑以下几个方面：1. 数据收集：舆情分析的第一步是收集相关的数据。
这包括从社交媒体、新闻网站和论坛等公共平台上收集数据。
可以利用网络爬虫技术，对关键词或者特定话题进行搜索和收集相关数据。
2. 数据清洗和预处理：收集到的数据可能存在一些噪声和冗余信息，需要进行清洗和预处理。
去除重复的数据、过滤无关信息、纠正拼写错误等处理可以提高数据质量。
3. 情感分析：情感分析是舆情分析的核心任务之一。
它可以通过大数据技术和自然语言处理算法来分析文本数据中的情感倾向。
一种常用的方法是使用机器学习算法，如支持向量机（SVM）或者递归神经网络（RNN），通过训练模型来自动识别和分类不同情感。
同时，还可以结合词典等知识资源，对文本中的情感词进行标记和权重计算。
4. 主题挖掘：主题挖掘是指从大量文本数据中自动识别和提取出潜在的主题或话题。
这可以通过文本聚类和主题模型等方法实现。
文本聚类可以根据文本的相似性将其划分为不同的类别，而主题模型则可以通过统计模型（如潜在狄利克雷分配模型）来识别和提取主题。
5. 实体识别：实体识别是指从文本数据中自动识别和提取出具体的实体，如人名、地名、组织名等。
这可以通过命名实体识别算法实现。
实体识别对于舆情分析非常重要，可以帮助分析人员快速了解公众对特定个体或组织的态度和情感。
6. 可视化展示：最后，将舆情分析的结果进行可视化展示，以便分析人员和决策者更好地理解和利用这些信息。
可以利用数据可视化技术，如图表、地图、词云等，将分析结果呈现出来，以便更直观地观察和分析。
综上所述，基于大数据的舆情分析模型设计需要从数据收集、数据清洗和预处理、情感分析、主题挖掘、实体识别等多个方面进行考虑。
基于大数据的舆情分析与舆情监测系统设计
基于大数据的舆情分析与舆情监测系统设计随着互联网的快速发展，社交媒体平台和网络论坛等线上舆论空间成为人们交流观点、传播信息的重要渠道。
在这个信息时代，舆情分析与舆情监测系统的设计变得愈加重要。
本文将基于大数据技术，探讨如何设计一套高效的舆情分析与舆情监测系统。
1. 系统概述舆情分析与舆情监测系统旨在通过大数据技术，对海量网络数据进行收集、整理和处理，为用户提供准确、实时的舆情分析和舆情监测服务。
该系统主要包括数据采集模块、数据处理模块、舆情分析模块和可视化展示模块。
2. 数据采集模块数据采集模块是舆情分析与舆情监测系统的基础，需要收集海量、多样化的网络数据，包括社交媒体平台、新闻网站、论坛等各种互联网渠道的数据。
为了提高数据采集的效率和准确性，可以采用网络爬虫技术，通过分布式爬虫在多个节点同时进行数据抓取。
此外，为了确保数据的完整性和真实性，可以引入用户反馈机制，鼓励用户参与数据标注和验证，以建立可信的数据源。
3. 数据处理模块数据处理模块对采集到的原始数据进行清洗、去重和整合，以提高数据质量和准确性。
在数据清洗阶段，可以使用自然语言处理技术进行文本预处理，去除噪声数据、停用词和特殊符号，并进行分词、词性标注等操作。
为了实现数据的高效管理和存储，可以采用分布式数据库和NoSQL技术，搭建数据存储和查询系统。
这样可以满足系统对大规模数据的快速访问和查询需求。
4. 舆情分析模块舆情分析模块是整个系统的核心，它利用大数据挖掘和机器学习技术，对清洗和整理后的数据进行情感分析、话题聚类、事件检测等操作，以从海量数据中发现和挖掘有价值的信息。
情感分析可以通过文本挖掘技术，识别和分类文本的情感极性，判断用户对特定话题的态度和情感倾向。
话题聚类可以将相关的文章、帖子和评论进行聚类，以发现热点话题和主要讨论方向。
事件检测可以识别和跟踪与特定事件相关的网络信息，以跟踪事件的发展和舆论动态。
为了提高舆情分析的准确性和效率，可以采用机器学习算法，训练模型以自动识别情感和话题，并利用增量式学习技术，实现模型的持续优化和更新。
基于大数据的网络舆情分析系统设计
基于大数据的网络舆情分析系统设计随着互联网的快速发展和普及，网络舆情成为了影响社会发展及舆论导向的重要因素。
为了更好地理解和分析网络舆情，设计一个基于大数据的网络舆情分析系统势在必行。
本文将从系统需求、模块设计、技术实现以及系统应用四个方面来介绍基于大数据的网络舆情分析系统的设计。
一、系统需求1. 数据采集模块网络舆情分析系统需要通过抓取和收集各种网络平台上的数据来分析舆情。
数据采集模块的设计应该能够实时抓取各类网络信息，并能根据设定的关键词和查询语句进行精确的数据过滤和筛选。
2. 数据存储与管理模块网络舆情分析系统需要能够高效地存储和管理海量的数据。
数据存储与管理模块应该具备高容量、高并发、高可靠性等特点，能够实现数据的快速存储、高效索引和快速检索。
3. 数据处理与分析模块网络舆情分析系统需要对采集到的数据进行处理和分析，以提取有用的信息和发现舆情特征。
数据处理与分析模块应该具备数据清洗、数据挖掘、情感分析等功能，利用机器学习和自然语言处理等技术实现高效的数据处理和分析。
网络舆情分析系统需要将处理和分析的结果以直观、可视化的方式展示给用户，以帮助他们更好地理解和分析舆情。
可视化展示模块应该支持各种图表、地图等形式的展示，能够根据用户需求自定义展示内容和方式。
二、模块设计1. 数据采集模块数据采集模块可以使用网络爬虫技术，通过设置抓取规则和关键词等方式获取网络上的数据。
采集到的数据可以包括文本、图片、视频等多种类型，需要进行预处理和过滤，以确保数据的质量和准确性。
2. 数据存储与管理模块数据存储与管理模块可以使用分布式数据库来存储和管理大规模数据。
使用分布式存储可以降低单机存储的负载压力，提高系统性能和可靠性。
同时，使用索引技术可以快速检索和查询数据。
3. 数据处理与分析模块数据处理与分析模块可以使用机器学习和自然语言处理等技术对采集到的数据进行处理和分析。
可以使用文本分析算法来提取关键词、主题和情感等信息，以及发现舆情事件和趋势。
基于大数据的舆情分析模型
基于大数据的舆情分析模型随着互联网的快速发展，信息的传播速度和范围也大大增加。
舆情分析作为一个新兴的研究领域，受到了广泛的关注和重视。
基于大数据的舆情分析模型应运而生，成为舆情分析的重要工具。
本文将详细介绍基于大数据的舆情分析模型的原理、方法和应用。
一、基于大数据的舆情分析模型的原理1.1 数据采集与清洗基于大数据的舆情分析模型首先需要采集和清洗数据。
数据采集可以通过网络爬虫技术获取社交媒体、新闻网站等平台上的相关信息，也可以通过API接口获取特定平台的数据。
数据清洗则是为了去除噪声和无效信息，使得数据质量更高。
1.2 数据存储与处理采集和清洗后的数据需要进行存储和处理。
可以使用大数据存储和处理技术，如Hadoop、Spark等，将数据存储在分布式文件系统中，利用分布式计算框架进行数据处理和分析，以提高计算效率。
1.3 情感分析基于大数据的舆情分析模型需要对文本数据进行情感分析。
情感分析可以通过机器学习算法实现，训练模型对文本进行情感判断，判断文本的情感倾向是正面、负面还是中性，从而了解社会舆情的态势和趋势。
1.4 主题分析与关键词提取舆情分析还需要进行主题分析和关键词提取，以获取舆情事件的主要内容和相关词汇。
主题分析可以通过文本聚类或主题模型算法实现，而关键词提取可以通过文本挖掘技术实现，从而帮助用户更好地理解舆情事件。
1.5 可视化呈现最后，基于大数据的舆情分析模型需要将结果进行可视化呈现。
可以利用数据可视化技术，如图表、热力图、地图等，直观地展示舆情信息，使用户更加清晰地了解舆情态势。
二、基于大数据的舆情分析模型的方法2.1 机器学习方法基于大数据的舆情分析模型可以使用机器学习方法进行情感分析。
可以通过构建训练集和测试集，利用监督学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机等训练模型，对文本进行情感分类。
同时，可以使用无监督学习算法，如聚类算法、主题模型等，进行主题分析和关键词提取。
2.2 自然语言处理方法基于大数据的舆情分析模型还可以使用自然语言处理方法，如词向量模型（Word2Vec）、文本分类（Text Classification）等。
基于大数据的社交媒体舆情分析系统的设计与实现
基于大数据的社交媒体舆情分析系统的设计与实现一、引言社交媒体的兴起与普及以及大数据技术的快速发展，使得社交媒体舆情分析成为研究热点之一。
社交媒体舆情分析系统的设计与实现对于、企事业单位以及个人来说具有重要意义。
本文将针对进行分析和讨论。
二、现状分析2.1 社交媒体舆情分析的意义社交媒体舆情分析可以帮助了解公众对于、事件等的态度和观点，为制定和决策提供参考依据。
社交媒体舆情分析也对企事业单位的品牌管理、市场营销有重要影响，可以帮助企业及时掌握用户的需求和反馈，进行危机公关和声誉管理。
2.2 社交媒体舆情数据的特点社交媒体舆情数据呈现出以下特点：数据规模庞大、更新速度快、多样性强、噪声多。
社交媒体平台每天产生海量的用户数据，这就对舆情分析系统的存储、处理和分析能力提出了挑战。
社交媒体用户具有多样的表达方式和行为习惯，这导致舆情数据具有复杂多样性。
社交媒体上也存在着大量的噪声，如刷粉、刷点击量等，这对舆情分析的准确性和可信度产生影响。
三、存在问题3.1 数据获取问题由于社交媒体平台的数据获取接口限制，以及用户隐私等问题，获取全面、准确的社交媒体舆情数据仍然存在困难。
目前，大部分社交媒体舆情分析系统采用了爬虫技术来获取数据，但这种方式不仅效率低下，而且容易受到平台的限制和反爬虫机制的阻挠。
3.2 数据处理问题社交媒体舆情数据庞大且复杂，需要进行数据清洗、去噪、去重、标注等处理。
目前，大部分系统采用传统的文本挖掘和机器学习方法，但这些方法存在一定的局限性，如无法处理复杂的文本表达和语义含义。
3.3 数据分析问题社交媒体舆情分析需要从大量的数据中提取有价值的信息和知识，对于海量的数据如何进行特征提取、情感分析、主题识别、事件检测等仍然存在技术挑战。
现有的分析方法往往只能实现有限的功能，无法全面满足实际需求。
四、对策建议4.1 数据获取策略建议与社交媒体平台合作，获取合法、全面的数据，同时加强社交媒体舆情数据的规范化和标准化。
基于大数据分析的网络舆情监测与预警系统研究
基于大数据分析的网络舆情监测与预警系统研究随着互联网的迅猛发展，网络舆情已经成为社会舆论表达和传播的重要平台。
网络舆情对政府、企业、个人等各方面都具有深远影响，因此如何及时准确地监测和预警网络舆情，成为了重要的研究方向。
本文将探讨基于大数据分析的网络舆情监测与预警系统的研究。
一、网络舆情监测与预警的背景和意义网络舆情监测与预警是通过分析网络上的信息和用户评论、转发等行为，及时掌握社会的舆论动态，有助于政府、企业和个人做出正确的决策。
网络舆情监测与预警的背景主要有以下几个方面：1. 社会动态感知：通过监测网络舆情，可以快速了解社会的热点、民意和趋势，为各方决策者提供基础信息。
2. 危机事件应对：网络舆情监测与预警系统可以及时发现和监控突发事件和舆情，并进行预警，帮助相关方面及时应对危机。
3. 影响力评估：通过网络舆情监测，可以了解某个事件、产品或个人在网络上的影响力和声誉，为相关方面提供参考。
4. 市场竞争分析：通过网络舆情监测，企业可以了解自身与竞争对手在网络上的品牌形象和用户反馈，为竞争战略调整提供参考。
二、基于大数据分析的网络舆情监测与预警系统的构建大数据分析技术为网络舆情监测与预警系统的构建提供了强大的支撑。
基于大数据的网络舆情监测与预警系统主要包括以下几个核心环节：1. 数据收集：通过爬虫技术、API接口等方式收集网络上的相关信息，如新闻报道、社交媒体评论、微博、论坛等。
2. 数据预处理：对收集到的原始数据进行清洗、去重、过滤等操作，消除噪声和冗余信息，保证数据的准确性和有效性。
3. 数据存储：将预处理后的数据存储到数据库中，保证数据的可持久化和可访问性。
4. 数据分析：利用大数据分析技术，对存储在数据库中的数据进行情感分析、主题识别、关键词提取等处理，从中获取有用的信息。
5. 舆情监测与预警：根据数据分析的结果，结合预设的规则和指标，对网络舆情进行监测和预警，及时通知相关方面。
6. 可视化展现：将分析结果和预警信息以图表、报表等形式进行可视化展现，方便决策者直观地了解舆情态势。
网络舆情数据分析与管理系统设计与实现
网络舆情数据分析与管理系统设计与实现随着互联网的快速发展和普及，网络舆情成为了社会各界重要的关注点之一。
针对网络舆情的快速变化和庞大的数据量，设计和实现一套网络舆情数据分析与管理系统变得越来越重要。
本文将介绍一个基于大数据技术的网络舆情数据分析与管理系统的设计与实现。
一、系统功能需求1. 数据收集与处理：系统应具备数据采集功能，能够自动从互联网上抓取各类社交媒体、新闻网站和论坛等平台上的相关数据，并对原始数据进行清洗、去重和整理，提取出重要的文本信息。
2. 情感分析与主题挖掘：通过自然语言处理和机器学习技术，系统应能够对收集到的文本数据进行情感分析，判断其中的情绪色彩，并根据关键词提取技术对文本进行主题挖掘，从而获取用户对特定话题的态度和观点。
3. 舆情监测与预警：系统应能够根据用户定义的关键词或者预设的敏感词库，对网络上出现的相关舆情进行实时监测，并在出现异常情况或者敏感事件时及时预警，以帮助用户及时处理。
4. 可视化展示与报表生成：系统应提供直观的数据可视化展示功能，能够通过图表、词云等形式将分析结果直观地展示给用户，并能够按需生成舆情分析报告，方便用户了解和分享分析结果。
5. 用户权限管理与数据保护：系统应具备完善的用户权限管理功能，能够对用户进行身份验证和授权，保护敏感数据的安全性和隐私性，并能够对数据进行备份和恢复。
二、系统设计与实现1. 数据采集与处理为了能够高效地获取网络上的舆情数据，可以使用网络爬虫技术来实现数据的采集。
爬虫程序可以根据用户设定的规则定时抓取指定平台上的特定数据，将原始数据保存在数据库中。
为了提高数据处理的效率，可以使用分布式处理系统，如Hadoop、Spark等，将数据分片处理，并行化计算过程。
在数据清洗和整理阶段，可以使用自然语言处理技术，如分词、词性标注等，对文本进行预处理。
2. 情感分析与主题挖掘情感分析可以使用机器学习算法来实现，通过构建分类模型，将文本数据分类为积极、消极或中性情绪。
基于大数据技术的舆情分析与挖掘系统设计与实现毕业设计
基于大数据技术的舆情分析与挖掘系统设计与实现毕业设计舆情是指社会公众对某一具体事件、话题或对象表达出的情绪、态度和观点。
随着互联网的快速发展，各种社交媒体平台成为了人们获取信息和发表观点的重要渠道，互联网上产生的大量数据成为了舆情分析的有力依据。
为了更好地了解公众舆论、研究市场趋势，舆情分析与挖掘系统得到了广泛的应用。
本次毕业设计旨在设计与实现一款基于大数据技术的舆情分析与挖掘系统，通过对社交媒体数据的采集、存储、处理和分析，提供舆情的实时监测、分析和预测功能，为用户提供全面的舆情情报服务。
一、系统需求分析1.概述本系统的基本目标是实现对社交媒体上的舆情信息进行全面、准确、及时地监测和分析，并为用户提供信息可视化展示和决策支持，具体需求如下：2.数据采集和预处理- 支持对不同社交媒体平台的数据进行采集，如微博、微信、论坛等；- 利用网络爬虫技术实现对指定关键词或话题下的数据进行抓取；- 实现数据的清洗和预处理，包括数据去重、过滤无用信息等。
3.情感分析与主题挖掘- 利用自然语言处理技术实现对文本数据的情感分析，判断用户对某一事件的情感倾向；- 基于机器学习算法实现对舆情信息的主题分类和挖掘，提取关键词和热点话题。
4.数据可视化和报告生成- 基于图表库或可视化工具，将舆情信息以直观的图表形式展示；- 提供报告生成功能，将分析结果以报告形式输出，供用户查看和下载。
5.实时监测和预警- 实现对舆情信息的实时监测，及时发现和跟踪热门话题和事件；- 设计预警机制，当发现某一事件的舆情出现异常或超过用户设定的阈值时，及时向用户发送预警通知。
6.用户管理和权限控制- 实现用户注册、登录和身份验证功能；- 设计用户权限管理模块，确保用户只能访问其具备权限的数据和功能。
二、系统设计与实现1.技术选型基于大数据的舆情分析与挖掘系统需要处理大规模数据，因此需要选择高性能的存储和计算平台。
推荐使用Hadoop生态系统中的HDFS 作为分布式文件系统，使用Spark作为分布式计算框架。
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基于大数据的舆情分析系统架构前言互联网的飞速发展促进了很多新媒体的发展，不论是知名的大V，明星还是围观群众都可以通过手机在微博，朋友圈或者点评网站上发表状态，分享自己的所见所想，使得“人人都有了麦克风”。
不论是热点新闻还是娱乐八卦，传播速度远超我们的想象。
可以在短短数分钟内，有数万计转发，数百万的阅读。
如此海量的信息可以得到爆炸式的传播，如何能够实时的把握民情并作出对应的处理对很多企业来说都是至关重要的。
大数据时代，除了媒体信息以外，商品在各类电商平台的订单量，用户的购买评论也都对后续的消费者产生很大的影响。
商家的产品设计者需要汇总统计和分析各类平台的数据做为依据，决定后续的产品发展，公司的公关和市场部门也需要根据舆情作出相应的及时处理，而这一切也意味着传统的舆情系统升级成为大数据舆情采集和分析系统。
分析完舆情场景后，我们再来具体细化看下大数据舆情系统，对我们的数据存储和计算系统提出哪些需求：∙海量原始数据的实时入库：为了实现一整套舆情系统，需要有上游原始输出的采集，也就是爬虫系统。
爬虫需要采集各类门户，自媒体的网页内容。
在抓取前需要去重，抓取后还需要分析提取，例如进行子网页的抓取。
∙原始网页数据的处理：不论是主流门户还是自媒体的网页信息，抓取后我们需要做一定的数据提取，把原始的网页内容转化为结构化数据，例如文章的标题，摘要等，如果是商品点评类消息也需要提取有效的点评。
∙结构化数据的舆情分析：当各类原始输出变成结构化的数据后，我们需要有一个实时的计算产品把各类输出做合理的分类，进一步对分类后的内容进行情感打标。
根据业务的需求这里可能会产生不同的输出，例如品牌当下是否有热点话题，舆情影响力分析，转播路径分析，参与用户统计和画像，舆论情感分析或者是否有重大预警。
∙舆情分析系统中间和结果数据的存储，交互分析查询：从网页原始数据清洗到最终的舆情报表这中间会产生很多类型的数据。
这些数据有的会提供给数据分析同学进行舆情分析系统的调优，有的数据会提供给业务部门根据舆情结果进行决策。
这些查询可能会很灵活，需要我们的存储系统具备全文检索，多字段组合灵活的交互分析能力。
∙重大舆情事件的实时预警：对于舆情的结果除了正常的搜索和展示需求以外，当有重大事件出现我们需要能做到实时的预警。
我们计划分两篇介绍完整的舆情新架构，第一篇主要是提供架构设计，会先介绍时下主流的大数据计算架构，并分析一些优缺点，然后引入舆情大数据架构。
第二篇会有完整的数据库表设计和部分示例代码。
大家敬请期待。
系统设计需求分析结合文章开头对舆情系统的描述，海量大数据舆情分析系统流程图大体如下：图 1 舆情系统业务流程∙原始网页存储库，这个库需要能支持海量数据，低成本，低延时写入。
网页数据写入后，要做实时结构化提取，提取出来的数据再进行降噪，分词，图片ocr 处理等。
对分词文本，图片进行情感识别产生舆情数据结果集。
传统的离线全量计算很难满足舆情系统的时效性需求。
∙计算引擎在做数据处理时，可能还需要从存储库中获取一些元数据，例如用户信息，情感词元数据信息等。
∙除了实时的计算链路，对存量数据定期要做一些聚类，优化我们的情感词识别库，或者上游根据业务需要触发情感处理规则更新，根据新的情感打标库对存量数据做一次舆情计算。
∙舆情的结果数据集有不同类的使用需求。
对于重大舆情，需要做实时的预警。
完整的舆情结果数据展示层需要支持全文检索，灵活的属性字段组合查询。
业务上可能根据属性字段中的置信度，舆情时间，或者关键词组合进行分析。
根据前面的介绍，舆情大数据分析系统需要两类计算，一类是实时计算包括海量网页内容实时抽取，情感词分析并进行网页舆情结果存储。
另一类是离线计算，系统需要对历史数据进行回溯，结合人工标注等方式优化情感词库，对一些实时计算的结果进行矫正等。
所以在系统设计上，需要选择一套既可以做实时计算又能做批量离线计算的系统。
在开源大数据解决方案中，Lambda 架构恰好可以满足这些需求，下面我们来介绍下Lambda 的架构。
Lambda 架构（wiki）图 2 Lambda 架构图Lambda 架构可以说是Hadoop，Spark 体系下最火的大数据架构。
这套架构的最大优势就是在支持海量数据批量计算处理（也就是离线处理）同时也支持流式的实时处理（即热数据处理）。
具体是如何实现的呢，首先上游一般是一个队列服务例如kafka，实时存储数据的写入。
kafka 队列会有两个订阅者，一个是全量数据即图片中上半部分，全量数据会被存储在类似HDFS 这样的存储介质上。
当有离线计算任务到来，计算资源（例如Hadoop）会访问存储系统上的全量数据，进行全量批计算的处理逻辑。
经过map/reduce 环节后全量的结果会被写入一个结构化的存储引擎例如Hbase 中，提供给业务方查询。
队列的另一个消费订阅方是流计算引擎，流计算引擎往往会实时的消费队列中的数据进行计算处理，例如Spark Streaming 实时订阅Kafka 的数据，流计算结果也会写入一个结构化数据引擎。
批量计算和流计算的结果写入的结构化存储引擎即上图标注 3 的"Serving Layer"，这一层主要提供结果数据的展示和查询。
在这套架构中，批量计算的特点是需要支持处理海量的数据，并根据业务的需求，关联一些其他业务指标进行计算。
批量计算的好处是计算逻辑可以根据业务需求灵活调整，同时计算结果可以反复重算，同样的计算逻辑多次计算结果不会改变。
批量计算的缺点是计算周期相对较长，很难满足实时出结果的需求，所以随着大数据计算的演进，提出了实时计算的需求。
实时计算在Lambda 架构中是通过实时数据流来实现，相比批处理，数据增量流的处理方式决定了数据往往是最近新产生的数据，也就是热数据。
正因为热数据这一特点，流计算可以满足业务对计算的低延时需求，例如在舆情分析系统中，我们往往希望舆情信息可以在网页抓取下来后，分钟级别拿到计算结果，给业务方充足的时间进行舆情反馈。
下面我们就来具体看一下，基于Lambda 架构的思想如何实现一套完整的舆情大数据架构。
开源舆情大数据方案通过这个流程图，让我们了解了整个舆情系统的建设过程中，需要经过不同的存储和计算系统。
对数据的组织和查询有不同的需求。
在业界基于开源的大数据系统并结合Lambda 架构，整套系统可以设计如下：图3 开源舆情架构图1.系统的最上游是分布式的爬虫引擎，根据抓取任务抓取订阅的网页原文内容。
爬虫会把抓取到的网页内容实时写入Kafka 队列，进入Kafka 队列的数据根据前面描述的计算需求，会实时流入流计算引擎（例如Spark 或者Flink），也会持久化存储在Hbase，进行全量数据的存储。
全量网页的存储可以满足网页爬取去重，批量离线计算的需求。
2.流计算会对原始网页进行结构化提取，将非结构化网页内容转化为结构数据并进行分词，例如提取出网页的标题，作者，摘要等，对正文和摘要内容进行分词。
提取和分词结果会写回Hbase。
结构化提取和分词后，流计算引擎会结合情感词库进行网页情感分析，判断是否有舆情产生。
3.流计算引擎分析的舆情结果存储Mysql 或者Hbase 数据库中，为了方便结果集的搜索查看，需要把数据同步到一个搜索引擎例如Elasticsearch，方便进行属性字段的组合查询。
如果是重大的舆情时间，需要写入Kafka 队列触发舆情报警。
4.全量的结构化数据会定期通过Spark 系统进行离线计算，更新情感词库或者接受新的计算策略重新计算历史数据修正实时计算的结果。
开源架构分析上面的舆情大数据架构，通过Kafka 对接流计算，Hbase 对接批计算来实现Lambda 架构中的“batch view”和“real-time view”，整套架构还是比较清晰的，可以很好的满足在线和离线两类计算需求。
但是把这一套系统应用在生产并不是一件容易的事情，主要有下面一些原因。
∙整套架构涉及到非常多的存储和计算系统包括：Kafka，Hbase，Spark，Flink，Elasticsearch。
数据会在不同的存储和计算系统中流动，运维好整套架构中的每一个开源产品都是一个很大的挑战。
任何一个产品或者是产品间的通道出现故障，对整个舆情分析结果的时效性都会产生影响。
∙为了实现批计算和流计算，原始的网页需要分别存储在Kafka 和Hbase 中，离线计算是消费hbase 中的数据，流计算消费Kafka 的数据，这样会带来存储资源的冗余，同时也导致需要维护两套计算逻辑，计算代码开发和维护成本也会上升。
∙舆情的计算结果存储在Mysql 或者Hbase，为了丰富组合查询语句，需要把数据同步构建到Elasticsearch 中。
查询的时候可能需要组合Mysql 和Elasticsearch 的查询结果。
这里没有跳过数据库，直接把结果数据写入Elasticsearch 这类搜索系统，是因为搜索系统的数据实时写入能力和数据可靠性不如数据库，业界通常是把数据库和搜索系统整合，整合下的系统兼备了数据库和搜索系统的优势，但是两个引擎之间数据的同步和跨系统查询对运维和开发带来很多额外的成本。
新的大数据架构Lambda plus通过前面的分析，相信大家都会有一个疑问，有没有简化的的大数据架构，在可以满足Lambda 对计算需求的假设，又能减少存储计算以及模块的个数呢。
Linkedin 的Jay Kreps 提出了Kappa 架构，关于Lambda 和Kappa 的对比可以参考" 云上大数据方案" 这篇，这里不展开详细对比，简单说下，Kappa 为了简化两份存储，取消了全量的数据存储库，通过在Kafka 保留更长日志，当有回溯重新计算需求到来时，重新从队列的头部开始订阅数据，再一次用流的方式处理Kafka 队列中保存的所有数据。
这样设计的好处是解决了需要维护两份存储和两套计算逻辑的痛点，美中不足的地方是队列可以保留的历史数据毕竟有限，难以做到无时间限制的回溯。
分析到这里，我们沿着Kappa 针对Lambda 的改进思路，向前多思考一些：假如有一个存储引擎，既满足数据库可以高效的写入和随机查询，又能像队列服务，满足先进先出，是不是就可以把Lambda 和Kappa 架构揉合在一起，打造一个Lambda plus 架构呢？新架构在Lambda 的基础上可以提升以下几点：1.在支持流计算和批计算的同时，让计算逻辑可以复用，实现“一套代码两类需求”。
2.统一历史数据全量和在线实时增量数据的存储，实现“一份存储两类计算”。
3.为了方便舆情结果查询需求，“batch view”和“real-time view”存储在既可以支持高吞吐的实时写入，也可以支持多字段组合搜索和全文检索。