近年来,社交网络蓬勃发展,而微博作为其中的主流平台,网站业务种类和网络用户数量不断增加,微博网站产生的数据量呈现爆发式增长趋势。微博的海量数据中蕴藏着丰富的信息宝藏,可以通过大数据分析技术挖掘其中的有价值信息,发现网络舆情状况和社会热点话题,获取微博用户的兴趣爱好和情感诉求,了解微博信息的传播机制和规律。而Spark作为大数据分析技术中最为流行的分布式计算框架可以大大提高处理微博数据的速度。本文首先介绍了大数据分析的各种关键技术,然后根据微博的核心业务分析微博数据的主要特征,从多个方面梳理了微博数据分析的研究现状,接着介绍了微博数据分析的应用情况,说明运用大数据技术对微博数据进行研究分析具有实际价值。论文的重点工作是基于Spark设计和实现微博数据分析系统。本文首先从微博数据的快速采集、系统数据的有效存储、分析任务的丰富多样和分析结果的形象展示等方面考虑,结合大数据分析技术和微博数据的特点,设计了系统的总体架构。进一步详细阐述了系统按照功能划分出的数据采集模块、数据分析模块、数据存储模块和数据可视化模块这四个子模块的设计思路和具体流程。然后基于系统的整体架构和各模块的设计思路实现了微博数据分析系统,包括利用分布式爬虫框架和Flume实现数据采集模块,编写Spark应用程序实现数据分析模块,通过HDFS和HBase完成数据存储模块,基于Java Web框架构建数据可视化模块。最终整个系统在满足大数据处理需求的同时,能够完成微博数据的多种分析任务。