使用大数据技术的新闻聚合器概念验证

简介

本项目是一个基于大数据技术的新闻聚合器，它可以从多个来源收集、处理和展示新闻。我们使用了 Apache Kafka 和 Apache Spark 等流行的大数据技术来实现实时数据处理和分析，以便更好地实现新闻聚合的功能。

功能

本项目提供以下功能：

1. 从多个来源收集新闻，包括 RSS 和 Atom 订阅、Twitter 和 Reddit 上的内容等；
2. 预处理新闻，包括词频统计、实体识别等；
3. 存储处理后的新闻至数据库；
4. 不同用户可以使用不同的筛选条件查看新闻。

技术实现

数据采集

我们使用 Apache Kafka 来处理新闻的实时数据流，它可以保证高效、可靠的数据传输。我们编写了一个基于 Scala 的程序，用于将不同来源的数据导入至 Kafka。

数据处理

我们使用 Apache Spark 来处理大规模的数据集，包括词频统计和实体识别等。我们编写了多个基于 Scala 的 Spark Streaming 程序来实现这些任务，并将处理得到的数据存储至数据库。

消息推送

我们使用 Pushbullet API 来将最新的新闻推送至用户的手机或电脑端。用户可以使用其自己的 Pushbullet token 来登录并接收最新新闻的推送。

结论

本项目通过 MongoDB 存储新闻，实现了收集、处理、存储和推送等功能，为用户提供了一个基于大数据技术的全新闻聚合界面。本项目还可以进行扩展，例如将自然语言处理技术应用于新闻内容的分类和情感分析。