要处理好抓取，存储，分析，搜索和展示，需要解决哪些问题？

要有效处理抓取、存储、分析、搜索和展示流程，确保全网舆情分析系统的高效运行，需关注并解决以下关键问题：

1. 数据抓取效率与覆盖度：

   • 并发抓取能力：设计高并发爬虫引擎，能够同时从多个源（如门户、社交平台）抓取信息，确保数据采集的时效性。
   • 去重机制：实现增量数据去重逻辑，避免重复抓取已存储的网页，减少资源浪费并提高系统效率。

2. 海量数据存储与管理：

   • 数据库选型与优化：选用支持TB/PB级别数据存储、高并发访问（十万TPS至千万TPS）且低延迟的数据库系统，以应对大数据量存储需求。
   • 弹性伸缩能力：根据数据采集量动态调整数据库资源，确保在数据波峰时能稳定运行，波谷时降低成本。
   • 分层存储策略：对历史数据实施自动过期或分层存储方案，平衡存储成本与查询效率。

3. 内容萃取与预处理：

   • 元数据提取：从抓取的网页中快速准确地提取标题、摘要、正文、评论等关键信息，为后续分析做准备。
   • 结构化处理：针对不同来源的数据灵活定义表结构，适应各类网页属性的差异，便于扩展和维护。

4. 实时分析与挖掘：

   • 情感分析模块：集成情感分析工具，对新闻、评价进行正面或负面分类，并统计聚合结果，辅助决策。
   • 传播路径与影响力诊断：开发算法模型，追踪舆情传播的关键路径，预测舆情发展趋势及影响范围。
   • 预警系统：设置阈值监控，当舆情讨论量达到预设值时，即时通知业务方介入，抓住响应时机。

5. 高效检索与展示：

   • 搜索引擎优化：构建高效的搜索引擎，支持秒级检索，确保用户能迅速找到所需舆情信息。
   • 数据分析报表：将分析结果汇总成直观的图表或报告，方便决策者理解舆情态势，指导策略制定。
   • 交互式界面：提供友好的用户界面，支持多维度筛选、排序和导出功能，提升用户体验。

综上所述，要成功搭建并运营一个全网舆情分析系统，需要综合考虑数据获取的全面性、存储的高效性、内容处理的智能化、分析的深度以及最终展示的友好性，每个环节都需精心设计与优化。