随着信息数字化和网络化进程不断加快，人与人之间的联系更加密切，互动更加频繁，社会网络的复杂度和信息度日益增大。大数据（Big Data）背景下，如何管理和利用大数据成为了目前研究的热点和难点。随着社交网络（SNS，Social Networking Services）的出现，微博已成为网络舆情的主要源头和传播媒介，也成为了各种谣言和违法信息滋生和传播的主要平台。特别是对于高校来说，面临微博用户数量大、传播速度快、管理控制难、环境复杂等特点，微博舆情也是亟需考虑的问题之一，针对微博数据存在海量、类型多元、更新速度快、实时性强的特点，采用传统数据库管理将会出现很多瓶颈,因此展开对海量微博数据管理的研究具有很大的现实意义，校园微博舆情的数据管理对于维护高校的稳定和安全具有十分重要的作用。本文的主要工作是：针对当前分布式元数据存在查询和放置低效的问题，提出了基于Bloom Filter的本地LRU查询、本地查询、全局查询三级元数据管理策略，提升数据查询的时效性和准确率；针对微博的数据量大、类型复杂等特点，探讨了基于NoSQL大数据管理策略，在自主开发的SCool系统数据库的设计中引入NoSQL中的Key-Value类型中的Memcached作为数据缓存层，对数据的读写进行分离；设计并实现了SCool微博舆情监测系统，从获取的微博舆情动态数据提取敏感词，给决策者提供参考和依据，为以后进一步研究提供理论和实践参考。