随着互联网的飞速发展,网络舆情信息量迅速增长,影响力不断增大。把握海量网络口碑舆情动向对维护企业品牌形象至关重要。通过搜集网络舆情信息,挖掘舆情正负面情感,提供舆情统计报告,能够帮助企业科学监测品牌形象。企业需要为其定制的多品牌形象监测系统,且传统系统不能完成对海量舆情数据的处理任务。基于以上的现状,本文提出了基于Hadoop的品牌形象监测系统,利用Hadoop平台实现海量信息的存储和处理和情感挖掘统计,为企业实现各个品牌形象提供智能化的监测服务。首先介绍了基于Hadoop的品牌监测系统的背景和现状；对相关技术进行了学习,并对研究的关键内容进行了论述；以具有多个品牌的电信企业为例,进行了系统的需求分析；设计了品牌形象监测系统的总体架构,并对HBase数据库表和字段设计进行了详细说明；分别对舆情采集模块、网页预处理模块、舆情统计模块和统计图表web显示模块进行了详细设计,包括处理流程和类的设计。继而,在随后的章节,展示了最终的可视化界面,并对系统进行了测试；最后,对本文的工作成果进行了总结,并提出了改进方向。本文网络爬虫技术、HTML Dom技术、情感分析技术、Hadoop相关技术、jQuery等实现了“舆情采集->预处理->分析->呈现”一体化的品牌口碑监测系统。系统具有存储和处理大数据的能力,通过MapReduce处理实现所有品牌的舆情情感分析和统计、热词词频统计和倒排索引构建。实现了良好的可视化界面,可展示各个品牌的情感统计和打分、Top10热词,用户情感趋势,以及关注度趋势。综上所述,本文研究设计并实现的基于Hadoop的品牌形象监测系统可以支持大数据存储和处理,具有为企业的多个品牌提供实时、美观、可靠、智能、科学的品牌形象监测图形报告的强大功能。