随着信息技术和互联网的发展，基于流式数据的应用越来越多，传统的计算架构已经无法满足这类应用的需求。本文针对于基于数据采集和在线统计分析等Web应用的现实问题，设计并实现了一个流式计算平台Mos。Mos是一个分布式、高可用、可扩展、低延迟、基于Map Reduce编程模型的流式计算平台，能够满足对实时应用的需求。　　 本文深入分析了当前若干主流的分布式系统的架构，以实现一个流式计算平台为目标，紧紧围绕着可扩展性、低延迟和高可用性三方面展开研究，本文的主要工作为：　　 (1)分析和总结了目前主流平台的特点，吸取了其中优秀的思想，完成了Mos架构的设计与实现。　　 (2)由于流式计算平台低延迟的要求，集群的负载平衡是影响系统性能的关键问题，本文深入探讨了负载平衡问题，并提出了一种基于资源利用率的、动态变化的负载平衡策略，使得任务会随着节点运行情况实现动态调整。　　 (3)要保证一个系统的可用性，需要对错误有一定的容忍度，本文提出了一种基于内存的多级错误容忍策略，根据任务对实时性和可靠性的需求不同采用了不同的容错方式，具有较高的灵活性和可靠性。