以下是一个基于Hadoop实现网络热点展示的系统架构设计与关键部分代码示例的思路，实际实现会更为复杂且需要根据具体情况优化：
1. 系统架构设计
（1）数据采集层
使用requests库编写爬虫程序，定期从各大平台（如新闻网站、社交媒体等）抓取热点信息，包括标题、热度、链接、图片、作者等，并标记其来源平台（如新浪新闻、微博等）以及分类（科技、生活等）。将采集到的数据存储为结构化文件（如JSON格式），并上传至HDFS分布式文件系统中。
（2）数据处理层
利用Hadoop的MapReduce分布式计算模型对存储在HDFS中的数据进行处理。
- Map阶段：读取文件中的每一条热点数据记录，解析并提取关键信息，将其转换为键值对形式，其中键可以是热点分类、来源平台等，值为热点信息的详细内容（标题、热度、链接等）。
- Reduce阶段：根据相同的键对值进行合并和聚合处理，例如统计每个分类或平台下的热点数量、平均热度等。处理后的数据可以按照一定格式存储回HDFS或者写入HBase数据库中，以便后续查询和分析。
（3）数据存储层
使用HBase数据库存储热点数据，其表结构设计可以包括行键（如热点ID或组合键，包含分类和平台信息）、列族（如热点基本信息、统计信息等），列限定符可以对应具体的属性（标题、热度、链接、图片路径、作者、分类、平台等）。这样设计方便根据不同的查询需求快速获取数据，例如通过行键范围查询特定分类或平台的热点，或者通过列族获取热点的详细信息或统计信息。
（4）数据展示层
开发一个Web应用程序，使用前端技术（如HTML、CSS、JavaScript）构建用户界面，通过后端语言（如Python的Flask或Java的Spring Boot等）与HBase数据库进行交互。提供用户界面让用户可以按照网站（平台）、综合、科技、生活等分类选取热点内容进行展示，并以排行榜形式呈现热点信息（根据热度等指标排序）。同时，设置定时任务（可以使用Linux的Crontab或在后端程序中使用定时框架）来触发爬虫程序和数据处理流程，实现排行榜内容的自动定时更新。
2. 关键部分代码示例
（1）数据采集（以Python爬虫为例）
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 模拟浏览器头部信息
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
# 定义一个函数来抓取热点信息（这里以新浪新闻为例，实际需要针对不同平台编写不同的抓取逻辑）
def crawl_sina_news():
url = 'https://news.sina.com.cn/'
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 假设热点标题在h2标签下，热度在span标签下（实际需要根据页面结构调整）
hot_news_titles = soup.find_all('h2')
hot_news_heats = soup.find_all('span', class_='hotness')
news_list = []
for title, heat in zip(hot_news_titles, hot_news_heats):
news_item = {
'title': title.text,
'heat': heat.text,
'link': title.find('a')['href'],
'image': '', # 这里假设没有获取图片逻辑，实际需要补充
'author': '', # 同样假设没有获取作者逻辑，需补充
'source': '新浪新闻',
'category': '综合' # 这里简单分类为综合，实际可能需要根据内容判断分类
}
news_list.append(news_item)
return news_list
# 将数据保存为JSON文件（这里只是示例，实际需要上传至HDFS）
import json
news_data = crawl_sina_news()
with open('sina_news.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(news_data, f, ensure_ascii=False)
（2）数据处理（MapReduce部分 - Python实现）
首先，需要安装mrjob库来编写MapReduce任务（假设已经安装好）。
from mrjob.job import MRJob
from mrjob.protocol