随着计算机的普及及互联网的迅猛发展,信息呈现爆炸式地增长。人们需要从这些越来越多、越来越复杂的数据中找到对自己有用的信息,因而,对于海量数据的处理和分析变得越来越重要。当前,社会上有很多针对海量数据处理和分析的工具,如Hadoop、各种并性数据库和HadoopDB等。但是,Hadoop处理结构化数据比较困难,HadoopDB仅仅是一个试验性的项目,由各种各样的缺点。因此,对于海量的结构化数据来说,需要一种新的处理技术或工具。本文研究了一种基于Hadoop平台的海量结构化数据处理的技术。FlexDB系统使用SQL语言,便于学习和使用；使用ANTLR建立分析器,并对SELECT查询等操作做了一些优化,以便提高查询效率；基于MapReduce的思想,可以把所有的操作都分成子操作来完成。要利用系统处理信息,首先要把要处理数据装载如系统,此时要对元数据数据库进行操作以记录下数据的基本信息并在各节点创建子表；然后可以对数据进行处理,主要是SELECT查询操作,并把处理结果显示出来或写存到相应的数据库中,也可能查询之后删除某些记录或字表,此时进行DELETE删除操作。论文首先介绍了研究背景和意义,之后介绍了当前国内外海量结构化数据处理技术的现状；然后介绍了系统中使用的各种技术和相关思想；接着介绍了FlexDB系统的结构框架并详细描述了数据装载与语法分析器部分的实现；之后使用一组数据让FlexDB、Hive、HadoopDB分别进行处理,证明新技术的比较优势；最后对论文进行了总结。