大数据开源舆情分析系统-数据处理部分架构浅析

原创 已于 2022-03-19 10:49:03 修改 · 8k 阅读 · 31 ·
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#big data #架构 #大数据 #网络爬虫

于 2022-03-16 15:16:31 首次发布
本文介绍了大数据开源舆情分析系统中的数据处理部分，称为数据工厂，它包括数据储存、数据标记和数据挖掘等功能。系统采用SpringBoot、JavaJEE、MySQL、Redis、PaddlePaddle、Apache Flink等技术栈，支持多数据源同步，利用PaddlePaddle进行深度学习，使用Apache Flink进行数据处理流水线。数据去重通过URL和内容比对实现，数据清洗涉及自动字段提取、分类和敏感信息过滤。此外，系统提供了自然语言处理API，包括实体识别、情感分析等。整个数据处理流程通过自研数据总线与Elasticsearch对接，确保数据的高效存储和检索。

上一篇文章我们说到了：大数据开源舆情分析系统-数据采集技术架构浅析

今天跟大家来聊聊我们舆情系统中的数据处理部分是怎么样的工作机制。

简述

舆情系统的数据处理部分我们定义为：数据工厂。

数据工厂，是一套多组件化数据清洗加工及数据存储管理平台，同时能够管理所有的数据库的备份方案。

支持多数据源类型的数据同步实现和数据仓库其他的数据源互通。对接收数据进行解压，对外提供压缩后的数据。

主要用途分为三大块： 1.数据储存，2.数据标记，3.数据挖掘 。

经历了很多版本的迭代升级，期间采用过机器学习、深度学习、tensorflow 和 PaddlePaddle，经历大量的开发测试与项目实战经验。

开源技术栈

  • 开发框架：SpringBoot
  • 开发语言：Java JEE
  • 数据暂存：MySQL
  • 数据索引：Redis
  • 深度学习：PaddlePaddle
  • 数据流水线：Apache Flink
  • 自然语言处理：HaNLP & THUCTC
  • 数据处理和储存任务发送：Kafka&Zookeeper
  • 数据中台：自研 & DataEase

主体流程

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