社交媒体是重要的互联网传播形式,用户通过Facebook、Twitter、新浪微博等网络媒体平台可以分享观念、看法和态度,形成巨大的社会影响力。通过社交网络发动示威游行、颜色革命和政治斗争,正成为互联网上难以发现的社会活动,造成了潜在的社会和政府管理风险,需要使用特定技术手段对社交媒体进行监控管理。社交网络的信息产生快速,数据量巨大,同时内容传播范围突破了传统媒体的时空局限性,已有的网络舆情监测系统无法满足海量数据的采集、存储和分析需求。基于这些问题,本文基于大数据技术设计社交媒体的分布式舆情监测系统,实现了Hadoop框架下文本数据的采集、存储和分析过程,并使用网络监控技术实现区域性监控。在充分研究舆情监测系统的基础上,设计了以Hadoop为基础的监控系统的结构模型,该模型以层次化的方式运用不同的大数据技术解决相应的监控问题。实现了符合MapReduce编程模型的采集系统和海量数据的存储模型；综合利用字符串匹配算法、分词技术和词频算法,实现分布式环境下的数据分析模型。整个监控系统具备完成的大数据功能和数据分析能力,能够作为不同监控目标的实现基础。