我们专注于使用人工智能技术对文本、影像数据的处理与理解,为用户提升其生产力和决策能力。
我们目前开源的 舆情系统 分为3个部分,整个系统使用了多种开源技术组件和开源框架,涵盖涉及技术领域广泛,例如:分布式计算、大数据、人工智能、数据中台、数据挖掘、深度学习、java和python的大量实际开发场景案例。
所谓,取之于开源,用之于开源,我们把整套系统开源出去,回馈给技术社区。同时,我们也会逐步的讲解,在这个开源 舆情系统 中我们是如何使用这些技术的,以及在使用中遇到的各种问题和工程师们的解决方案。
数据采集
开发平台:Java EE & SpringBoot
爬虫框架:Spider-flow & WebMagic & HttpClient
APP爬虫:Xposed框架
URL仓库:Redis
网页渲染解析:Jvppeteer & Playwright(微软开源)
web应用服务器:Nginx & Tomcat
储存任务发送:Kafka & Zookeeper
抓取任务发送:RabbitMQ
配置管理:MySQL
前端展示:Bootstrap & VUE
数据处理
开发框架:SpringBoot
开发语言:Java JEE
数据暂存:MySQL
数据索引:Redis
深度学习:PaddlePaddle
自然语言处理:HaNLP & THUCTC
数据处理和储存任务发送:Kafka & Zookeeper
数据中台:自研 & DataEase
数据初始化:集成FlyWay,自动初始化MySQL
数据总线:RockAPI (进行了二次开发)
数据分析
数据库:MySQL
数据检索:Elasticsearch
中文分词器:IK分词
相似度计算:Clickhouse
数据同步:DataX
文章储存:Mongodb
数据缓存:Redis
消息队列:kafak & rabbitMQ
开发框架:SpringBoot
开发语言:Java JEE
图表展示:Apache Echarts & anyCharts
项目地址
开源项目地址:https://gitee.com/stonedtx/yuqing
在线体验
环境地址:http://open-yuqing.stonedt.com
用户名:13900000000
密码:stonedt
原文地址:StoneDT开源舆情系统大数据技术栈介绍
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