互联网诞生至今已有半个世纪,我们在经历了Web1.0和Web2.0时代后,正在向Web3.0时代——网络服务个性化——迈进。互联网在不断地改变着我们的生活方式同时,也不断地给我们带来机遇和挑战。近年来海量网络数据的产生,给我们带来了巨大的价值,同时也提出了难题。网络数据的增长速度己远远超出了单台服务器的承受能力,如何有效地从海量数据中提取出有用的商业价值,已成为各大互联网公司研究的热点。通过网络数据分析,可以获悉用户对网络终端的偏好、对网络业务的偏好、对网络浏览器的偏好等用户行为特性,然后有针对性地优化网络业务,改善用户体验,从而增加用户的活跃度和留存率,给企业带来更大利润。海量网络数据的产生,使在传统的单机上进行网络业务分析,已满足不了业务有效性的需求,并且随着数据量的增长,效率急剧下降。近年来,Hadoop在海量数据的离线分析处理中脱颖而出,扮演了越来越重要的角色,也是被验证的优秀的分布式开放平台,并且可以通过增加廉价节点来应对数据量的增加,具有良好的稳定性和可扩展性。所以在Hadoop分布式平台上搭建网络业务分析系统,是合理的选择,也满足了业务的需求。本文的基于Hadoop的网络业务分析系统主要模块有网络数据采集、数据存储、数据预处理、数据统计分析和数据结果展示五个部分。本论文主要的工作成果如下：1)搭建了三个节点的Hadoop集群上,在这个集群上完成了网络业务分析系统的设计和实现,并且完成了统计结果的浏览器图表展示功能。2)验证了Hadoop分布式平台离线数据处理效率优于单机。3)通过试验对这个网络业务分析系统进行了性能优化,并且对实验结果进行了分析,得出了相应的优化策略。