社交媒体迅速发展,无处不在。人们利用社交媒体分享自己的生活见闻,发表对事物的意见、观点及经验。新浪微博等社交媒体产生大量的第一手消费者信息,越来越多的数据变得触手可得。目前,许多企业把社交媒体当作一个推广渠道,并没有充分利用社交媒体产生的有关消费人群的大量数据信息。本系统以新浪微博为主,首先,利用其API以一种基于分布式的数据采集方式获取社交媒体数据。其次,将获取到的数据通过Hadoop实现数据存储分析,实现Hadoop与Solr相结合并充分地发挥了两者的长处。由于使用Hadoop的预先分词技术和分布式结构,使得Solr搜索引擎的索引生成得到了高效的优化。最后,经过对社交媒体数据分析后,实现分析结果可视化。本文针对新浪微博产生的数据,设计实现了社交媒体数据分析系统。该系统主要负责新浪微博等社交媒体数据的获取和分析,主要任务是建设Hadoop平台,实现微博数据获取的分布式计算系统；建设网站实现数据分析。数据分析实现的功能主要包括社会关系网络分析、用户群分析、用户情感分析、客户城市地图、话题趋势分析等。本文对社交媒体数据分析系统的项目背景和国内外发展现状进行了阐述,讲述了本系统的社会价值和潜在的商业价值,接着详细分析和研究了社交媒体数据分析平台项目中用到的关键技术,然后对该系统进行了业务分析和功能分析,研究了其功能性需求和非功能性需求,以综上分析为基础描述了本项目的总体架构设计和功能模块划分,并且对各功能模块的详细设计与实现进行了阐述。本人在该系统的生命周期中参与了需求分析、概要设计、详细设计、开发测试工作,主要负责社交关系网络分析模块、用户群分析模块、用户情感分析模块、客户城市地图模块。本系统已经通过公司内测。本人设计实现的功能模块均能够正常运行,并且各模块的运行情况与用户需求相符合。