移动智能终端的快速普及促进了移动互联网的发展,人们对移动端应用和服务的需求也越来越多,互联网公司、电商平台以及传统服务业都积极将业务重心转向移动端,以满足用户对相关服务日益增长的需求。同时,这些服务提供商收集到了海量的用户行为日志,对这些日志进行分析,可以获取用户信息、用户行为轨迹,进而掌握用户特征、喜好等信息,能够更有针对性地为不同特征的用户提供个性化服务,提升用户体验,最终提高其市场占有率。面对日益增长的TB甚至PB级的用户行为日志,传统数据处理技术已经无法满足海量数据存储和处理的需求,Hadoop分布式系统的出现成功解决了这个难题。论文针对某移动互联网公司的海量日志分析需求,以Hadoop分布式系统为基础,结合传统的数据处理技术,深入研究了基于Hive的日志分析系统的海量数据处理方案,并根据业务需求对系统进行优化。本文首先介绍了大数据背景下海量日志分析系统中的关键技术,包括Hadoop分布式文件系统HDFS、分布式计算框架MapReduce和Spark、数据仓库Hive和数据迁移工具Sqoop等,以及常见的大数据平台的系统架构及其优势。其次,根据实际业务需求,对基于Hive的日志分析系统进行研究,并分析了海量日志处理流程和系统性能,以找到系统的性能瓶颈,针对系统架构、业务需求和数据特点,从系统架构、数据集成、数据存储和数据处理等方面对系统进行优化。最后,探讨了系统优化方案,并测试系统优化后的性能,验证了系统优化设计的可行性和有效性。