保 定 学 院思维导图

题 目

<a id="_Hlk181783163"></a>基于Spark技术的新闻大数据实时分析和可视化系统

学 院

专 业

人工智能学院

数据科学与大数据技术

年 级

2021级

开题日期

学 号

2112034219

姓 名

杨晨

指导教师

胡冲

一、选题的目的、意义、研究现状，本选题研究的基本内容、拟解决的主要问题：

（一）目的、意义

在当今信息洪流与大数据浪潮交织的时代背景下，新闻行业正遭遇着前所未有的数据处理与呈现方式的严峻挑战。一方面，传统新闻分析手段已难以契合新闻从业者对于信息快速获取与直观理解的迫切需求；另一方面，面对浩瀚如海的数据资源，其处理与分析工作亟需更为高效的技术手段与科学方法。基于Spark技术的新闻大数据实时分析和可视化系统旨在解决这些问题。

该系统主要爬取并分析中国新闻网即时新闻数据，借助Spark的离线分析能力与Flink的实时分析优势，对新闻数据进行多维度剖析。处理后的数据将会被保存至数据库中，并且数据将会以图表的形式直观地展示在前端大屏上。

使用分词算法对新闻文本进行分析处理，以便进行更深入的分析和比较。

（二）研究现状

基于Spark的新闻大数据实时分析与可视化系统，使用Python编写爬虫程序，从中国新闻网抓取新闻数据，并提取出新闻标题、内容、发布时间等关键信息。然后，对抓取到的数据进行预处理，以便后续分析。为了实现实时分析，采用了Kafka作为消息中间件，将预处理后的新闻数据实时发送到Kafka中。Flink作为实时分析引擎，从Kafka中读取数据流，并进行实时分析，如新闻趋势、新闻发布时间分布等。利用Spark进行离线分析，对历史数据进行深度挖掘和长期趋势分析。最后将数据通过Echarts图表进行大屏展示。

当前，本系统已初步成型，实现了数据收集、数据预处理、数据分析系统的搭建以及前端大屏项目的搭建等方面。接下来需要更加关注完善数据分析算法，考虑引入更先进的机器学习算法，以提高分析准确性和丰富性。系统仍需进一步丰富数据分析维度和完善数据分析算法，以满足实际应用的需求，并提升系统的实用性。

（三）基本内容

该系统集成数据收集、处理、分析、可视化功能，利用Python爬虫实时抓取中国新闻数据，Apache Flink进行实时分析，Apache Spark进行离线分析，通过Echarts等工具进行可视化展示。系统含六大模块：

1.数据采集与预处理：利用Python Requests库构建爬虫，实时捕获中国新闻网的新闻数据，并对数据进行初步清洗和格式化处理。

2.数据的实时传输与存储：预处理后的新闻数据通过Kafka消息队列实现实时传输；同时，数据被存储为CSV格式文件，并上传至Hadoop HDFS，为离线分析提供数据支持。

3.数据的实时分析：利用Apache Flink实时流处理框架，对新闻数据进行实时分析，包括新闻主题分类、新闻内容分析等。

4.数据的离线分析：使用Apache Spark等大数据处理框架，对历史新闻数据进行深度分析，如新闻趋势分析、新闻时间维度分析、新闻来源与影响力评估等。

5.数据的存储：将预处理完的数据保存至Hdfs，以便后续的离线分析。建立合适的数据表，将分析完的数据保存至合适的数据库。

6.数据的可视化展示：将数据取出，通过Echarts技术生成多种图表，在前端进行展示。

（四）拟解决的问题

1、大规模数据实时处理：：新闻数据量巨大，保证数据完整性和准确性的同时，实现数据的实时处理和分析，是系统面临的一大技术难题。

2、系统稳定性和可扩展性：系统的实时分析模块需要长时间稳定运行，并能够随着数据量的增加而灵活扩展。如何确保系统的稳定性和可扩展性，是系统搭建的重要考虑因素。

二、选题研究步骤、研究方法及措施：

（一）研究步骤

1、需求分析：明确系统的目标和功能，包括实时数据分析、可视化展示等。分析新闻数据的来源、格式和特点，确定数据处理和分析的需求。

2、系统架构设计：对设计系统的整体架构，包括数据采集、处理、存储、分析和可视化等模块。确定各模块之间的数据流程和交互方式。

3、技术选型：根据系统需求和技术发展趋势，选择合适的技术栈，如Spark、Hadoop、Kafka等。确定可视化技术的选择和实现方式。

4、系统开发与实现：按照系统架构设计和技术选型，进行系统的开发与实现。包括数据采集、处理、存储、分析和可视化等模块的具体实现。

5、系统运行：将系统部署到实际环境中，将数据展示到前端。

6、撰写论文：参考文献，对分析结果进行整理，撰写论文。

（二）研究方法

1、文献法：

查阅相关领域的文献和资料，了解国内外的研究现状和发展趋势。借鉴前人的研究成果和经验，为课题的设计和实现提供参考。

2、实验法：

通过实验验证课题的功能和性能，包括数据处理速度、分析结果的准确性等。根据实验结果对课题进行调整和优化。

（三）研究措施

持续跟进相关文献和论文的技术动态，深入理解相关技术在新闻大数据分析中的应用。通过实践项目，不断验证和优化系统性能。同时，积极记录研究过程中的问题和解决方案，参考相关文献中的研究方法和思路，以确保本课题的研究与开发工作顺利进行。

三、选题研究工作进度：

起讫日期

主要工作内容

2024.10.01-2024.10.30

选题、调研、收集资料

2024.11.01-2024.12.02

论证、开题、撰写开题报告

2024.12.03-2025.01.31

实践研究、资料搜集过程

2025.02.01-2025.05.17

论文写作

2025.03.14-2025.03.21

中期检查

2025.05.18-2025.05.25

论文答辩

四、主要参考文献：

[1]董卓奇,分布式大数据新闻实时分析系统的设计与实现[J].办公自动化,2024,29(14):69-72.

[2]李伟,基于Spark的新闻大数据分析研究[J].六盘水师范学院学报,2019,31(03):20-22.

[3]高志远,基于Spark框架的新闻日志分析系统的设计与实现[D]北京交通大学,2022.

[4]王浩,基于Spark框架的新闻推荐系统的设计与实现[D].北京邮电大学,2021.

[5]许景华,基于Flink的实时电商数据分析系统设计与实现[D].华南理工大学,2023.

[6]王平,分布式流计算平台的设计与实现[D].电子科技大学,2020.

五、指导教师意见：

指导教师（签名）：

年 月 日

六、开题审查小组审查意见：

选题是否合适：

选题能否实现：

组长（签名）：

年 月 日

说明：1、开题报告应在教师指导下由学生独立撰写，并交指导教师审阅。

2、开题报告一般不少于 1500 字。

3、研究方法按规范名称填写，不得少于两种。主要研究方法包括:问卷法、访谈法、实验法、文献法、案例法等。