Apache Flink 在实时舆情分析系统中的应用极为关键，它能帮助系统实时收集、处理和分析社交媒体、新闻网站、论坛等渠道产生的大量文本数据，以便快速把握舆论走向，及时作出响应。具体应用体现在以下几个方面：

1. **实时数据采集**：
- Flink可以从各种数据源实时拉取舆情相关的数据流，如微博、微信、新闻API、RSS订阅源等，确保系统能够第一时间获取到最新的舆情信息。

2. **实时数据处理**：
- Flink的流处理能力可以实时清洗和预处理接收到的原始数据，包括去除噪声、关键词提取、情感分析等，将非结构化的文本数据转化为可供分析的结构化信息。

3. **实时热点发现**：
- 利用Flink的窗口函数和聚合操作，系统可以实时计算和更新热点话题、关键词热度、情感倾向变化等关键指标，迅速识别出短时间内集中讨论的主题和公众情绪变化。

4. **实时报警与预警**：
- 当Flink分析得出的舆情指标超过预设阈值（如负面舆情激增、突发事件引起的话题爆炸性增长等），系统可通过Flink触发实时报警机制，通知相关人员或系统进行应对。

5. **实时可视化展示**：
- 结合大数据可视化工具，Flink可以将实时分析的结果以图表、热力图等形式实时展示出来，便于决策者直观掌握舆情态势。

6. **实时机器学习**：
- 在某些复杂的情境下，Flink可以与实时机器学习算法结合，实时训练和更新模型，以便更准确地预测舆情走势、识别虚假信息和异常行为。

总的来说，Flink在实时舆情分析系统中的作用相当于搭建了一条从数据采集、处理到分析、反馈的完整实时链路，极大地提升了舆情分析工作的时效性和准确性。