企业级分布式智能数据中台（全网数据采集 + 事件检测分析版）产品系统

1. 立项原因：针对企业在全网多源数据采集效率低、多格式数据处理滞后、潜在事件无法提前预警、数据资产缺乏统一中台化管理的核心痛点，搭建**“采集-处理-分析-展示-预警-服务”一体化分布式智能数据中台**，实现全网数据的高效采集、实时处理、深度分析与智能预警，同时完成数据资产的标准化、服务化输出，为企业商业决策、舆情监控、重大事件预判提供全链路数据支撑，打破数据采集与分析的孤岛，提升数据驱动能力。
2. 行业场景、业务背景：大数据时代下，企业对互联网全域数据（新闻、论坛、博客、微博等）的需求日益迫切，需通过全域数据挖掘行业趋势、预判潜在事件、分析竞品/领域动态，但传统数据方案存在三大痛点：一是数据采集单一化，无法适配多维度采集需求（关键词/URL/正则），且面临反爬、验证码、登录限制等技术壁垒；二是数据处理分离化，实时流数据与离线批量数据处理脱节，无法兼顾低延迟与深度分析；三是数据应用浅层化，仅能实现基础数据展示，无法完成人物关系挖掘、领域报告生成、重大事件智能预测等深度应用，且无统一中台实现数据资产复用。本项目聚焦以上痛点，融合分布式全网数据采集、实时流处理、离线大数据分析、智能事件检测、中台化数据管理五大核心能力，打造适配企业全域数据需求的一体化解决方案，也是公司首款聚焦互联网信息智能研判的核心产品。

一、多源分布式全网数据采集模块
支持三大灵活采集模式，覆盖互联网全域文本数据（新闻、论坛、博客、微博），突破各类反爬限制，实现精准、高效、稳定采集：

1. 领域关键词采集：用户输入领域关键词+时间范围，分布式实时爬虫全网采集对应领域数据（如「华为产品分析 2014.03-2014.05」）；

2. 指定URL采集：用户提供单一网站URL，深度爬取该网站内所有相关文本数据；

3. 正则URL匹配采集：用户提供正则URL规则，采集全网所有匹配规则的目标数据；

4. 基础能力支撑：实现新浪/腾讯/百度等主流平台模拟登录、自主研发代理池（实时监控可用性）、验证码自动识别，保障采集无壁垒。

二、实时流数据处理模块

基于消息队列+实时计算引擎，实现采集数据的秒级处理与分流存储，支撑前端快速检索与后续深度分析：

1. 数据分流：将采集的原始数据按类别（新闻/论坛/博客/微博）存入对应Kafka消息管道，实现数据解耦；

2. 实时处理：通过Storm实时消费Kafka数据，完成数据极性判断、所属领域分类，处理后双端存储——结构化结果存入HBase做持久化存储，检索级数据回写Kafka供检索引擎调用；

3. 实时检索构建：分布式Elasticsearch主动消费Kafka数据，自动构建全文索引，支撑前台高效精准的关键词检索。

三、离线大数据深度分析模块

基于Hadoop/Spark离线计算引擎，对全域采集数据做深度挖掘，生成高价值分析结果与数据资产：

1. 人物关系挖掘：提取文本中核心人物信息，通过关联分析构建人物关系图谱，结构化存入MySQL供前台可视化展示；

2. 领域专题分析：通过统计、聚类、分类等算法，对指定领域/关键词数据做深度分析，自动生成领域专题分析报告；

3. 历史数据优化：重构历史数据计算任务，提升批量数据处理效率，降低集群资源占用，保障离线分析

一、多源分布式全网数据采集模块
支持三大灵活采集模式，覆盖互联网全域文本数据（新闻、论坛、博客、微博），突破各类反爬限制，实现精准、高效、稳定采集：
1. 领域关键词采集：用户输入领域关键词+时间范围，分布式实时爬虫全网采集对应领域数据（如「华为产品分析 2014.03-2014.05」）；
2. 指定URL采集：用户提供单一网站URL，深度爬取该网站内所有相关文本数据；
3. 正则URL匹配采集：用户提供正则URL规则，采集全网所有匹配规则的目标数据；
4. 基础能力支撑：实现新浪/腾讯/百度等主流平台模拟登录、自主研发代理池（实时监控可用性）、验证码自动识别，保障采集无壁垒。
二、实时流数据处理模块
基于消息队列+实时计算引擎，实现采集数据的秒级处理与分流存储，支撑前端快速检索与后续深度分析：
1. 数据分流：将采集的原始数据按类别（新闻/论坛/博客/微博）存入对应Kafka消息管道，实现数据解耦；
2.实时处理：通过Storm实时消费Kafka数据，完成数据极性判断、所属领域分类，处理后双端存储——结构化结果存入HBase做持久化存储，检索级数据回写Kafka供检索引擎调用；
3. 实时检索构建：分布式Elasticsearch主动消费Kafka数据，自动构建全文索引，支撑前台高效精准的关键词检索。
三、离线大数据深度分析模块
基于Hadoop/Spark离线计算引擎，对全域采集数据做深度挖掘，生成高价值分析结果与数据资产：
1. 人物关系挖掘：提取文本中核心人物信息，通过关联分析构建人物关系图谱，结构化存入MySQL供前台可视化展示；
2. 领域专题分析：通过统计、聚类、分类等算法，对指定领域/关键词数据做深度分析，自动生成领域专题分析报告；
3. 历史数据优化：重构历史数据计算任务，提升批量数据处理效率，降低集群资源占用，保障离线分析的准确性与高效性。