随着数据呈现爆炸式的增长,对数据的处理也日益重要。继云计算发展后的又一次引领全球的技术变革,大数据的概念不断的深入到社会生活的各个角落。随着大数据实践的不断深入,以Hadoop平台为核心的大数据处理技术也得到了长足的发展和更新,Hadoop的生态圈也日趋丰富,为不同场景和不同的功能需求提供了丰富的工具。电商行业随着业务的不断发展,其积累的数据也越来越重要,特别是在规模不断发展的情况。如何处理好目前平台所存储的订单和仓库数据成为电商行业的重要问题,也受到各大电商行业的公司越来越关注大数据的发展和使用,利用大数据的驱动力,使其成为公司的新的增长突破点和核心竞争力。本文主要研究电商离线数据挖掘系统的设计与实现,在深入对Hadoop大数据处理平台的分析下,提出了基于Hadoop平台的电商离线数据处理系统的系统方案。此方案主要利用HDFS作为海量数据的存储系统,同时利用Hadoop提供的MapReduce计算框架做为数据计算模式。解决数据的存储和计算模型后,着重研究了 Hadoop的数据处理模型,为电商离线数据挖掘系统选择了合适业务的数据处理模型。本文的电商离线数据挖掘系统在详细的需求分析下,提出了基于Hadoop数据处理平台的系统架构。电商离线数据挖掘系统主要分为七个主要的模块:数据转换存储模块、数据ETL模块、数据视图展现模块、数据计算任务流管理模块、平台监控模块。本文对这七个主要模块进行了详细的设计和实现。最后基于此数据挖掘系统完成了某电商公司的订单数据的ETL和入库,并在此基础上进行基本订单数据挖掘实例的测试。