随着大数据技术的不断发展,对于社会的各个行业来说都是一个新的技术革命,其相关技术的普及,对于科学技术上的突破都是非常显而易见的。餐饮行业对于大数据的使用,及它大数据时代下的发展与改变,将极大地提升餐饮行业的竞争力。餐饮业要积极利用新型处理模式对餐饮大数据数据进行搜集、存储、管理、分析,大数据对于餐饮集团来说,能够高效低节约成本、加强管理、提升业绩、改善消费者体验。某餐饮集团自90年代成立至今,分别在香港和华南地区建立了超过110个食肆及饼店。这些店铺都位于各自地区的黄金地段,人流兴旺,吸引了大量生活富裕的中档市场顾客。该餐饮集团对旗下分店的管理都依赖于一套餐饮管理系统进行管理,随着分店的不断增加,覆盖的范围不断扩大,系统储存的数据量越来越大,数据也越来越复杂。这些数据是集团的核心,该集团高层希望能够从这些离散的海量的数据中分析出有用的信息,为以后的进一步扩张和店铺管理提供参考。本文从该集团旗下各个食肆的实际情况和需求出发,详细研究和分析了该集团目前使用的系统和销售数据,基于FP-tree关联算法开发了大数据分析系统,提供了用户数据储存、数据处理、数据分析、关联规则挖掘等功能模块,并针对系统性能问题进行了优化。首先将该集团旗下分店现有系统的数据经过ETL预处理操作并整合到Hive数据仓库中,接着使用Spark对整合数据进行聚合及统计分析,并使用FP-tree关联算法对分店的销售数据进行了分析对比,期望得到顾客的相关饮食习惯,为以后分店的促销和新菜品研发等提供一定的决策支持。