• Zifei Li (1638553)
• Yunpeng Xiong (1513076)
• Tianyun Lei (1454701)
• Yongchun Li (1378156)
• Haowen Zhang (1635503)

本项目是一个可扩展的大数据分析系统，旨在探索澳大利亚人“归属感”的多维表达。通过利用云技术和自然语言处理（NLP），我们分析了与住房、薪资、心理健康和移民等关键社会经济因素相关的社交媒体讨论（特别是来自 Reddit 的数据）。

该系统提供了一种数据驱动的方法，以了解这些因素如何促进或削弱澳大利亚不同地理区域的归属感。

该系统基于微服务架构构建，使用 Kubernetes 部署在 墨尔本研究云 (MRC) 上。它利用无服务器计算进行数据采集，并使用强大的搜索引擎进行数据存储和检索。

graph TD
    subgraph External_Data_Source ["外部数据源"]
        Reddit["Reddit API"]
    end

    subgraph K8s_Cluster ["Kubernetes 集群 (MRC)"]
        subgraph Data_Ingestion ["数据采集层 (Serverless)"]
            Fission["Fission 框架"]
            Timer["定时触发器 (每小时)"]
            
            Fetcher["Python 采集 (PRAW)"]
            Processor["处理 & 嵌入 (Torch)"]
            
            Fission -.->|托管| Fetcher
            Timer -->|"触发"| Fetcher
            Fetcher -->|"获取数据"| Reddit
            Fetcher -->|"原始数据"| Processor
        end

        subgraph Data_Storage ["数据存储层"]
            ES["Elasticsearch 集群"]
            Index["索引: all_content_processed_vectorized_v3"]
            
            Processor -->|"批量更新/插入"| ES
            ES --- Index
        end

        subgraph Backend_Service ["后端服务层"]
            SpringBoot["Java Spring Boot API"]
            LangChain["LangChain4j 适配器"]
            
            SpringBoot -->|"查询 & KNN 搜索"| ES
            SpringBoot --- LangChain
        end

        subgraph Presentation ["展示层"]
            Jupyter["Jupyter Notebook / JupyterHub"]
            
            Jupyter -->|"REST API 调用"| SpringBoot
        end
    end

    User["用户 / 分析师"] -->|"交互"| Jupyter

• 基础设施：托管在墨尔本研究云上，由 Kubernetes 编排。
• 数据采集 (Fission)：运行在 Fission 上的无服务器 Python 函数。它定期（每小时）使用 PRAW 从 Reddit 获取数据，执行情感分析，使用 Torch 生成文本嵌入，并将数据摄入 Elasticsearch。使用自定义 Docker 镜像来支持 Fission 环境中的 PyTorch 等依赖项。
• 存储 (Elasticsearch)：分布式 Elasticsearch 集群（通过 ECK 部署）存储处理后的数据。它支持标准布尔查询和基于向量的 KNN 搜索，以实现语义相似性检索。
• 后端 API (Spring Boot)：一个 Java Spring Boot 应用程序，公开 RESTful 端点。它充当数据的网关，处理来自前端的查询并与 Elasticsearch 交互。
• 前端 (Jupyter Notebook)：一个交互式分析环境，用户可以在其中可视化数据、查看情感地图，并使用 Python 库分析趋势，通过后端 API 消费数据。

• backend/：核心后端逻辑和配置。
  • T7BE/：Java Spring Boot 后端 API 源代码。
  • harvesters/：用于数据收集、处理和 Fission 函数定义的 Python 脚本。
  • fission-custom-images/：自定义 Fission 环境（支持 PyTorch 等）的 Dockerfile 和构建脚本。
  • ElasticSearch Upgrade/：用于在 Kubernetes (ECK) 上部署和升级 Elasticsearch 的配置文件 (YAML)。
• database/：数据存储的文档和配置。
  • Index_Mapping.json：Elasticsearch 索引模式定义。
  • DSL_Queries.md：Elasticsearch 查询示例。
• docs/：项目文档和报告。
• test/：系统的集成和单元测试。
• Assignment2.md：作业具体详情。

1. 定向数据收集：根据特定关键词（住房、薪资、心理健康、移民）和地理位置（使用官方澳大利亚地区数据）过滤 Reddit 帖子和评论。
2. 高级 NLP 管道：
   • 情感分析：使用 VADER 和 TextBlob 计算情感得分。
   • 文本嵌入：生成向量嵌入以实现语义搜索功能。
3. 无服务器架构：利用 Fission 实现经济高效的事件驱动型数据摄入。
4. 语义搜索：不仅可以通过关键词，还可以通过含义查找相关讨论，使用 Elasticsearch 的向量搜索。
5. 地理空间分析：将情感和讨论量映射到特定的澳大利亚地区 (loc_pid)。

本项目不仅仅是一个简单的数据展示应用，更是一次对现代云原生数据工程的完整实践。

面对社交媒体数据的非结构化和高噪声特性，我们实施了严格的数据治理策略：

• 异构数据清洗与消歧：针对 Reddit 的自由文本数据，我们开发了 locality_resolver 模块。通过加载官方地理数据集，解决了澳大利亚地名中常见的“同名异地”问题（例如，多个州都有 "Richmond"）。系统能够根据上下文或用户元数据精确映射到唯一的 loc_pid，确保地理空间分析的准确性。
• 源头降噪策略：摒弃了低效的全量爬取方案，我们采用了基于特定领域关键词（如 "Housing Crisis", "Immigration"）的定向搜索策略。利用 PRAW 的 subreddit.search 接口，在数据采集的最前端即过滤掉 90% 以上的无关噪声，显著提升了处理效率和存储信噪比。
• 幂等性与一致性：为应对分布式采集可能带来的重复数据问题，我们设计了基于 Reddit 原始内容 ID 的 unique_id 生成机制。结合 Elasticsearch 的 upsert（更新插入）操作，确保了数据写入的幂等性，即使在网络波动导致重试的情况下，也能保证数据的最终一致性。

为了支撑毫秒级的复杂查询响应，我们在 Elasticsearch 的设计上下足了功夫：

• 混合索引设计：all_content_processed_vectorized_v3 索引采用了精细的 Mapping 设计。
  • 全文检索：text 字段配合标准分词器，支持对用户评论的模糊匹配。
  • 精确分析：keyword 字段（如 state, basic_emotion, loc_pid）用于高效的聚合（Aggregation）和过滤（Filter），支持多维度的下钻分析。
  • 向量空间：引入 dense_vector 字段存储由 PyTorch 模型生成的 768 维文本嵌入，支持余弦相似度（Cosine Similarity）计算。
• 动态 DSL 构建：后端服务封装了强大的 DSL（Domain Specific Language）构建器。它不再依赖硬编码的查询字符串，而是根据前端请求动态组装 bool 复合查询。通过灵活组合 must（评分匹配）、filter（缓存过滤）和 should（加权召回）子句，实现了对时间、地点、情感和话题的任意组合查询。
• 语义搜索实现：利用 ES 的 KNN（K-Nearest Neighbors）搜索能力，系统能够捕捉用户的“搜索意图”。即使用户输入的关键词在文本中未显式出现，只要语义相近（向量距离近），相关内容依然能被精准召回。

系统完全拥抱云原生理念，充分利用了 K8s 的编排能力：

• ECK Operator 管理：我们摒弃了传统的 StatefulSet 手动部署方式，转而采用 Elastic Cloud on Kubernetes (ECK) Operator。这使得 ES 集群的节点发现、TLS 证书自动轮转、扩缩容以及版本滚动更新变得自动化和标准化，极大地降低了运维复杂度。
• Serverless 混合编排：利用 Fission 框架，我们将 Python 数据采集脚本容器化为无服务器函数（Function）。通过配置 K8s 原生的 TimeTrigger（CRD），实现了 CronJob 级别的定时任务调度。这种设计使得采集资源“用完即走”，相比常驻 Pod 节省了大量计算资源。
• 持久化与高可用：在存储层，我们定义了 volumeClaimTemplates 并绑定高性能存储类 (storageClassName: perfretain)。这确保了即使在 Pod 发生漂移或重启时，Elasticsearch 的分片数据依然能够持久化保存，保障了业务的高可用性。

为了从海量文本中提取深层价值，我们构建了一个基于 LangChain4j 的 RAG（检索增强生成）管道，实现了从“搜索”到“洞察”的跨越：

• 模型无关性设计 (Model Agnostic)：后端架构解耦了具体的 LLM 实现，通过配置文件即可无缝切换 Google Gemini、Mistral AI、Qwen (通义千问) 或 OpenAI 等多种大模型。这种设计不仅避免了供应商锁定，还能根据成本和性能需求灵活选择推理引擎。
• 结构化输出工程：利用 LangChain4j 的注解系统和 Prompt Engineering，我们强制 LLM 输出严格符合 Schema 定义的 JSON 数据。这解决了大模型输出不稳定的痛点，使得前端可以直接消费 AI 生成的分析结果，无需复杂的后处理。
• 混合检索增强：系统首先通过 Elasticsearch 的向量搜索召回最相关的社区讨论，然后将其作为上下文（Context）注入到 LLM 的 Prompt 中。这种“向量召回 + LLM 归纳”的模式，既利用了本地数据的时效性和准确性，又发挥了大模型的归纳推理能力。

在 Fission 平台上运行深度学习任务面临着巨大的挑战，我们通过自定义运行时环境攻克了这一难题：

• 突破 Alpine 限制：标准的 Fission Python 环境基于轻量级的 Alpine Linux，其 musl libc 库无法原生支持 PyTorch 等依赖 glibc 的重量级 AI 框架。我们构建了基于 Debian 的自定义 Docker 镜像，成功在 Serverless 环境中运行了完整的 PyTorch 及其依赖。
• 依赖隔离与优化：我们将 torch、nltk、scikit-learn 等大型库预打包进基础镜像 (backend/fission-custom-images/)，避免了函数冷启动时的动态安装耗时。这使得我们的采集函数虽然包含复杂的 NLP 计算（情感分析、向量嵌入），但仍能保持秒级的启动速度和高效的执行性能。

• Kubernetes 集群 (v1.24+)
• 已配置 kubectl
• Java 17+ & Maven (用于后端)
• Python 3.9+ (用于采集器开发/测试)

1. 基础设施设置：

   • 配置 Kubernetes 集群。
   • 在集群上安装 Fission。
   • 部署 Elasticsearch（推荐使用 ECK operator）。参考 backend/ElasticSearch Upgrade/README.md。

2. 数据管道 (Fission)：

   • 从 backend/fission-custom-images/ 构建自定义 Fission 环境镜像。
   • 部署位于 backend/harvesters/fission/ 的采集函数。
   • 配置定时触发器以定期运行采集器。

3. 后端服务：

   • 导航到 backend/T7BE/。
   • 在 application.properties 中更新您的 Elasticsearch 凭据。
   • 使用 deploy.sh 或 k8s-deployment.yaml 构建并将 Spring Boot 应用程序部署到 Kubernetes。

4. 前端分析：

   • 启动 Jupyter Notebook 实例（本地或通过 JupyterHub）。
   • 使用提供的笔记本（或创建新笔记本）连接到后端 API 端点。

本项目是为 COMP90024 Cluster and Cloud Computing 创建的。