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
整个计算流程会产生实时的舆情计算结果。重大舆情事件的预警，通过tablestore和函数计算触发器对接来实现。tablestore和函数计算做了增量数据的无缝对接，通过结果表写入事件，可以轻松的通过函数计算触发短信或者邮件通知。完整的舆情分析结果和展示搜索利用了tablestore的新功能多元索引，彻底解决了开源hbase+solr 多引擎的痛点：
运维复杂，需要有运维hbase和solr两套系统的能力，同时还需要维护数据同步的链路。
solr数据一致性不如hbase，在hbase和solr数据语意并不是完全一致，加上solr/elasticsearch在数据一致性很难做到像数据库那么严格。在一些极端情况下会出现数据不一致的问题，开源方案也很难做到跨系统的一致性比对。
查询接口需要维护两套api，需要同时使用hbase client和solr client，索引中没有的字段需要主动反查hbase，易用性较差。


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