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毕业设计开题报告
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毕业设计题目
网络舆情大数据监控系统的设计与实现
一、选题背景与意义
（一）选题背景
随着互联网的快速发展和社交媒体的广泛使用，网络舆情逐渐成为社会舆论的重要
组成部分。政府、企业和个人都越来越关注网络舆情的变化，以及时了解公众情绪和社
会动态。然而，海量的网络数据使得传统的数据处理方法难以满足需求，因此，开发高
效的大数据处理系统成为必然趋势。
Hadoop 作为开源的大数据处理框架，提供了分布式存储和计算的能力，能够有效地
处理大规模的数据集。Hive 则是在 Hadoop 之上构建的数据仓库工具，通过 SQL 接口简
化了对大规模数据集的查询和分析过程。Spark 作为一种快速、通用的大数据处理引擎，
支持内存计算，能显著提高数据处理速度，尤其适合迭代算法和流处理场景。而 Flask 是
一个轻量级的 Web 应用框架，能够方便地搭建后端服务，提供用户友好的界面和交互方
式。
本课题旨在设计并实现一个基于 Hadoop、Hive、Spark 和 Flask 的网络舆情大数据监
控系统。该系统能够实时收集、存储和分析来自社交媒体平台、新闻网站等渠道的海量
信息，并通过可视化的方式展示关键指标和趋势变化。通过集成上述技术，系统不仅能
够实现高效率的数据处理和分析，还能提供直观的用户界面，使得用户可以便捷地获取
所需信息，从而更好地理解网络舆情的发展态势。
（二）选题意义
本选题旨在通过整合 Hadoop、Hive、Spark 和 Flask 技术，构建一个高效的大数据舆
情监控系统。在当前信息爆炸的时代背景下，网络舆情的监测和分析显得尤为重要。传
统的舆情监控工具往往难以应对海量数据的处理需求，而本系统将利用 Hadoop 分布式存
储和计算框架，有效解决大规模数据的存储与处理问题；借助 Hive 的数据仓库工具，可
以进行高效的数据查询和分析；Spark 则以其快速的数据处理能力，实现实时的舆情分析
和挖掘；Flask 作为轻量级的 Web 应用框架，能够提供友好的用户交互界面，使用户能方
便地获取和理解分析结果。本系统的建设不仅有助于提升舆情分析的效率和准确性，还
能为政府、企业等机构提供决策支持，具有重要的学术研究价值和实际应用意义。此外，
通过这一项目，可以深入探索大数据技术在社会舆情监控中的应用，推动相关领域的技
术创新与发展，对促进大数据技术的普及和深化具有积极作用。
二、国内外研究现状
（一）国内研究现状
近年来，随着互联网的迅速发展和社交媒体平台的普及，网络舆情的大数据分析成
为了一个重要的研究领域。国内学者对基于 Hadoop、Hive、Spark 和 Flask 等技术构建网
络舆情监控系统的研究逐渐增多，这些研究主要集中在如何高效地处理和分析大规模的
网络数据，以及如何快速响应和反馈网络舆情的变化。
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