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海量数据下的舆情分析,该如何搭建?

发布时间:2019-07-14 08:39:05 所属栏目:优化 来源:宇珩
导读: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动态,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,一则信息可以在短短
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 海量数据下的舆情分析,该如何搭建?

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动态,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,一则信息可以在短短数分钟内,有数万计转发,数百万的阅读。海量信息可以得到爆炸式的传播,那么如何实时把握信息并作出对应的处理呢?是不是真的难以应对?今天,阿里云智能事业群的宇珩来跟我们聊聊大数据舆情系统对数据存储和计算系统会有哪些需求,如何根据需求来进行系统设计。

大数据时代下,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,都会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。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了以下需求:

  • 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。

本文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。

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:

海量数据下的舆情分析,该如何搭建?

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)

海量数据下的舆情分析,该如何搭建?

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。

(编辑:上饶站长网)

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