伴随着web2.0概念而来的，是新型的社交网络平台。社交网络平台的数据与传统网站有极大的不同，其中最明显的是其内容是由用户来发布的，而且用户之间有互动关系。正由于发布者的广泛性、内容的多样性、用户关系的复杂性，传统的搜索方案面临着数据量暴增，数据更新频繁的挑战。本文主要研究的是影响最为广泛和用户群体最多的新浪微博社交网络平台。其主要目的是提供一整套大规模社交网络数据的分布式搜索方案，可以索引新浪微博全网用户数据，不断更新数据以保证准确性，最终提供搜索统计系统展现数据，并能提供接口为后续的数据分析提供支持。本方案将对比现在比较有影响力的开源分布式搜索方案，选择最为符合要求的方案进行配置和封装，得到一个通用基础的社交网络搜索架构，使其满足基本的社交网络数据搜索需要，然后在此基础上针对新浪微博社交网络平台的用户数据的数量和特性进行改造和优化，提高性能和稳定性，并对外提供可读性良好的专用搜索统计接口和一个web搜索服务器。本方案实现以后，提供了一个高速、实时、稳定、可伸缩的分布式索引集群，集群内有亿级新浪微博社交网络平台的用户数据，四个月来稳定运行，成功解决了数据量大，数据更新频繁的问题，满足了该公司实时获取用户数据的需求，并能为后续的数据分析提供有力的支撑。