随着互联网应用的快速增长,出现了大量的数据整合和聚集现象使得数据处理应用的需求量呈爆发式膨胀,加快了“大数据时代”的到来。伴随着数据种类的丰富多样和数据规模的不断扩大,数据的分析和处理技术也在不断进行着改进,出现了很多的大数据处理软件。但是搭建和部署一个大数据集群对于中小企业来说在经济上和技术上都是一大笔的开销。将大数据处理软件集群部署在云平台上,从技术层面,云计算技术解决了上层应用和底层的计算资源松耦合;从业务层面,使用大数据处理软件进行数据处理的人员可以只关注业务的处理,大数据集群则交给第三方云提供者进行维护管理。本论文就是依据新华三云计算部门和大数据部门进行云数融合的迫切需求,设计并实现了基于OpenStack的大数据PaaS(Platform as a Service)服务模块,以PaaS服务的方式将大数据处理软件集群提供给用户。大数据平台即服务(Big Data Platform as a Service,BDPaaS)通常用于指对大型或复杂数据集(通常通过Internet)进行分析的服务,即云托管服务。作者针对大数据处理软件集群部署过程繁杂,管理困难的问题,基于OpenStack云操作系统和私有云平台(H3CloudOS)实现了在云平台部署大数据处理软件集群的大数据分析模块。作者首先通过阅读OpenStack中Sahara组件源代码,对OpenStack所提供的大数据服务解决方案进行了详细的分析与理解,然后对私有云平台CloudOS的整体架构进行介绍,并对私有云平台已实现的功能进行了学习。作者结合OpenStack和CloudOS所实现的功能,对大数据PaaS服务进行需求分析和概要设计。然后根据设计对大数据PaaS服务进行了实现,最后的上线测试表明,本论文的设计与实现能够在CloudOS私有云平台上提供大数据处理软件集群,满足项目需求。本论文的大数据PaaS服务主要实现了在CloudOS私有云平台进行大数据处理软件集群的CURD(Create、Read、Update、Delete)等工作。本文的工作重点是设计过程中的几个关键点:(1)大数据PaaS服务与OpenStack和CloudOS中各个组件之间如何使用HTTP协议进行交互;(2)OpenStack大数据集群部署的过程较为复杂,如何简化操作,使用户方便快捷的获取集群;(3)CloudOS对OpenStack中的用户模块进行了优化和改变,如何在大数据PaaS服务中进行体现;(4)如何设计与实现操作简易、功能明确的可视化界面。