（二）KAFKA统一数据推送接口
1)非空校验
处理逻辑：除标题为空数据直接存入异常MySQL库中外，其他类型的数据直接流到数据质量校验步骤进行分析；
2)数据质量校验
主要是根据每个字段设置的校验规则，对其进行相应的校验处理。
3)二次排重处理：
由于Bloom Filte中的元素只可以添加，不可以被删除。又由于数据量较大(每天5000W左右)，长时间会耗费很多内存资源，投入较大。
同时，排重库中并不需要保留所有的历史记录，比如只保留最近半年或一年的记录，如何自动清除历史记录，又成了新的问题。
所以，最后决定使用Redis的XX类型数据，利用Redis自身特性，对主键key设置自动过期时间，减少运维的难度和成本。
4)数据清洗处理
目前主要是对异常网站和特殊关键词进行清除。
处理对象：【正常】数据
5)数据矫正处理：
由于舆情系统对数据的时效性有较强的要求，为了保证数据覆盖度，减少人工补录带来的工作量，需要对发现的异常数据进行二次加工，然后推送到kafka。
处理对象：【异常】数据
标题矫正
根据数据质量校验中的五条规则，对数据进行二次清洗，然后推送到流程下一步。如果标题为空，则直接丢弃。 内容矫正
内容矫正主要分两种情况：空和非空。其各自的处理逻辑如下所示：
1)内容为空
此时进行一下处理：
① 使用URL调用正文获取接口，进行二次获取；
② 如果仍然为空，则使用标题作为内容进行推送，但是进行标识，以便kafka进行分发时，不发送信息到APP
客户端，增强用户体验；
2)内容非空
此时主要更具数据质量校验中的检测结果，对其进行二次清洗。主要包括：删除html内容，清楚特殊关键词、乱码等情况。
发布时间矫正
主要是根据非空规则和质量规则中，针对发布时间的校验结果，对其做相应的矫正。如：
① 为空，则用[采集](http://www.blog2019.net/tag/%E9%87%87%E9%9B%86?tagId=61)时间填充
② 大于采集时间，则用采集时间填充；
③ 格式不符合要求，则规范为”yyyy-MM-dd hh:mm:ss”格式等。
URL矫正
1)临时参数矫正
该种情况在搜索采集时比较常见。一般情况下是每个链接后面加一个时间戳参数，每搜索一次变一次，导致数据大量重复。所以，需要清除临时参数，还原链接本貌。比如：搜狗微信搜索采集时。
1)HTTP和HTTPS协议矫正；
有些信息可能因为来源的不同，导致网络协议不同，链接其实是指向同一条信息。此时，需要对http和https进行矫正、统一。
网站名称矫正
1)根据域名矫正
由于元搜索采集的信息，可能会没有网站名称信息，需要和信源系统进行关联出，进行填充。
数据类型矫正
1)根据域名矫正
把某一域名的数据全部更改为新的数据类型。
该种情况主要出现在综合搜索、或者栏目类型配置错误的情况，导致kafka数据分发异常，影响产品用户体验。
比如骂街的评论信息错误标识为新闻，导致只显示新闻信息的APP等产品的用户体验降低；
6)数据推送日志
需记录字段
包括但不限于：
① 接口服务ID
② 接口名称（方法名）
③ 接口接受请求时间
④ 推送结束时间
⑤ 接口接受数据量
⑥ 校验异常数据量
⑦ 推送kafka成功量
⑧ 推送kafka失败量
⑨ Kafka的Topic名称
⑩ 推送人(信源系统用户ID)：以便快速定位采集人
⑪ 采集器ID：以便快速定位采集器，查询相关问题
