本文档探讨并实现了基于新闻日志的大数据分析及可视化系统的架构设计和技术细节，旨在提升数据洞察力和用户交互体验。
每天有大量的用户关注各类新闻资讯。随着网络通信技术的发展以及互联网应用的普及,每时每刻都有大量的人们通过网络搜索各种新闻,产生了海量的日志数据。过去使用单机方式通过MySQL数据库存储这些日志，但当积累下来的用户日志数据量达到一定规模后，一台计算机无法容纳如此庞大的数据，于是出现了如何有效处理和存储海量数据的问题。
如果采用传统的文件系统分散存储策略，则难以对大量实时与离线的数据进行有效的分析处理，并且也难以为用户提供直观的展示方式。为了应对这一挑战，在新闻业务中需要获取并显示用户搜索内容排行、识别公众关注热点，从而实现针对这些重点信息推送相关资讯和广告，同时也能及时发现不良行为。
本段落在对上述需求进行了深入研究之后,采用Flume日志收集系统来读取与合并各个服务器中的日志文件，并将数据划分为离线流数据与实时流数据两条处理路线。对于离线数据部分，则利用Hadoop集群进行存储和分析，通过使用Hive完成数据分析任务，并最终借助于Hue平台向用户提供可视化展示服务。
而对于实时流的数据,则采用Kafka消息队列临时储存后交给Spark Streaming进行即时计算并把结果存入MySQL数据库中。最后再由Java程序从该数据库获取数据并通过Echarts插件在前端实现对这些信息的动态呈现。
本段落详细描述了系统研究背景、目的及意义，介绍了所使用技术的基本原理，并进行了整体需求分析和功能模块设计实现,最终实现了用户搜索日志的数据结构化处理与可视化展示。最后总结并讨论了未来改进的可能性方向。
5星
