网络社区中数据规模大、数据种类繁多、数据结构复杂。通过分析网络社区中广大网民交互的帖子内容可以及时、精确的掌握到基层群众关心的热点话题,而如何高效地组织、存储及检索网络社区中具有实时性的大规模数据是分析热点话题的重点和难点。其中网络社区中大文件存储效率低的问题,存储网络社区中大规模高时效性帖子数据的过程中遇到的“热点”问题,以及网络社区中大规模数据的检索效率低的问题是本文重点解决的问题。针对网络社区中大文件存储效率低的问题,本文通过设定两个容量阈值,将文件根据数据容量大小进行分类存储,提出了改进的基于HDFS的HBase混合存储设计方案。针对网络社区数据存储的“热点”问题,本文基于网络社区中大规模数据的特点,通过在建表初期进行预分区,并对表记录主键Rowkey进行优化设计,提出了预分区和散列的设计方案。针对网络社区数据检索效率低问题,本文通过将Solr集成到HBase中,对网络社区中大规模数据构建全文索引,提出了基于Solr的HBase检索设计方案。实验结果表明,改进的基于HDFS的HBase混合存储设计方案有效的优化了网络社区中大文件存储的效率。预分区和散列的优化设计方案有效的将网络社区中时效性较高的大规模数据均匀的存储在HBase表的每个Region中,解决了存储网络社区数据的过程中遇到的“热点”问题,最终使得数据负载均衡。基于Solr的HBase检索优化方案显著的缩短了根据非主键字段检索网络社区数据的时间,从而有效的优化了网络社区大规模数据的检索性能。最终,网络社区数据存储及检索技术得到了有效的优化。