随着时代的发展和人们需求的不断提高,通信行业在过去的几十年里发生了翻天覆地的变化,尤其是移动通信的迅速发展,使用户彻底摆脱终端设备的束缚,实现了完整的个人移动性。进入21世纪,移动通信已逐渐演变成社会发展和进步必不可少的工具。随着移动通信的发展,运营商的业务和用户在不断的增加,这导致移动通信网的规模不断的扩大,为了进一步提高移动通信网的质量和用户的体验,无线网络优化工作的重要性日益突显出来。在无线网络优化中数据分析是一个重要环节,因为所有的无线网络优化工作都是基于基础数据的分析结果去发现问题并解决问题,但随着移动通信网业务和规模的不断扩大,越来越多的无线网优数据产生并积累下来,这对传统的数据分析方法提出了严重的挑战。面对目前海量的无线网优数据,传统的数据分析方法基本会采用数据分割、建立索引、使用临时表和缓存等策略来处理但由于其单机运行、设计不合理等因素导致数据分析效率低下、性能上有瓶颈、可扩展性差等问题。因此设计一种高效的、性能和可扩展性都有保障的数据分析方法是十分必要的。为了解决上述问题,本论文研究了无线网优数据的特点、数据分析的需求以及当前大数据处理技术MapReduce等内容,基于MapReduce这个分布式处理模型提出了一种基于MapReduce的数据分析方法,并依据此方法在Hadoop平台下实现了一个分布式数据分析平台。通过对该平台进行测试实验,证明该数据分析平台能高效的完成目前海量无线网优数据的分析任务,满足无线网优平台数据分析的要求,所以本文提出的基于MapReduce的无线网优数据分析方法是合理有效的。