互联网的高速发展,涌现出大量的数据分析需求。传统的数据处理方式只能在数据积累后在磁盘中计算,并且运算时效长,数据量有限。以传统的大数据离线批处理为代表的的分析方法已经不能满足越来越复杂多样的数据处理需求。另外在通用型搜索引擎后时代,针对某个单一领域的搜索被更广泛的使用,但是垂直领域的搜索往往不会针对该领域提供搜索数据的分析,导致对于该领域的搜索数据行为无法有效观测,以致无法制定针对性的搜索策略。为了解决这些问题,本文研究了流式计算下的垂直搜索数据分析实现,利用流式计算技术解决实时性数据流需求,同时针对系统性能问题提供不同的优化方案,提高数据处理效率。另外考虑到数据分析后的结果缺乏关联性,可视化展示过于刻板等问题,提出了利用搜索来优化数据分析后结果的方案,将数据分析后的结果导入搜索引擎建立索引,建立各个分析模块之间的关联。本文研究了在流式计算条件下的搜索数据分析过程,同时设计了搜索数据分析的系统实现,该系统为不同领域数据的分析提供通用解决方案,提升数据管理能力。本文的主要研究工作如下:第一,研究了流式计算过程,从计算模型、任务管理等方面详细梳理了流式计算的实现。另外研究了流式计算过程的性能优化,针对具体场景提供优化解决方案,提高系统性能。第二,提出了利用搜索来优化数据分析后结果的方案,解决数据分析结果缺乏关联性、分析指标混乱等问题,利用搜索引擎对数据分析后的结果进行检索和分类,降低分析结果检索的难度。第三,设计了以流式计算为基础,结合离线批处理的垂直搜索数据分析系统,针对搜索数据特点以及数据量需求,研究实现了本系统需要的大数据架构和系统架构。另外在系统实现的基础上,梳理了搜索日志分析的指标,从搜索和用户等方面提供动态实时的数据分析以及可视化展示。