某煤矿集团公司成功的引进了SAP公司的ERP（Enterprise Resource Planning）系统，ERP系统的使用给企业带来了先进的管理理念，建设完成了完整的企业资原管理体系和高效、便捷的信息技术平台。但是，上述ERP系统分析和计算备件的储备定额侧重于机械制造等备件消耗规律性较强的行业，对于煤矿企业这类备件消耗随需求变化的行业起不到应有的作用，所以开发了备件储备定额系统来对备件信息进行管理，协助业务人员制定备件采购计划，自动提示所需订货的备件等。但是，随着系统的使用，一些问题也紧跟着暴露出来。如储备定额系统对于日常少量备件做消耗量预测可以在较短的时间内很好的完成，可在年中需要为下半年做订购计划或为来年制定订购计划的时候，因为其备件库的庞大（现常用备件有29万多种，历史出入库存记录数据更多），做消耗量预测需要花费很长的时间；另外备件储备定额模型中缓冲存储量计算中用到了裕度系数，储备定额系统中裕度系数的选取是采购人员人为确定的，没有采用科学的方法从订货周期内的生产计划、往年同期的备件消耗量、备件的供应情况等因素综合确定，这样的后果是主观因素大，影响准确性。因此怎样有效的计算出预测值制订订货计划，以及提出一个裕度系数的确定方法是本文所要解决的问题。随着Hadoop云计算平台在各个领域的运用很好的证明了其对海量数据的存储能力和并行计算能力，这为解决大量备件的消耗量预测提供了一种新的解决方式，本文提出基于Hadoop云计算平台的备件消耗量预测系统。该系统分为数据获取模块、数据存储模块、数据预处理模块和备件消耗量预测模块四部分。其中，数据获取模块利用某煤炭集团公司的ERP系统Web Service接口来获取用户数据；数据存储模块中将数据获取模块中获取的备件数据按设计的数据格式存入本地Oracle数据库中；数据预处理模块利用VS2010开发程序将数据库中备件数据按要求进行处理，得到我们需要的数据格式的数据，通过多层次模糊综合评价法，从备件的关键性和备件所属设备的关键性两方面对备件重要性进行评价，量化备件重要性得到所需的裕度系数K；备件消耗量预测模块中对备件消耗量预测方法（概率统计分析法）进行改进，以经典矩阵相乘的经典算法为基础，利用MapReduce编程框架进行MapReduce化设计，构建MapReduce并行处理算法并在MapReduce并行编程模型上实现。实验结果表明，经过MapReduce设计的算法在处理器的可扩展性、数据的可扩展性和加速比性能这三方面的实验中具有良好的指标，算法性能表现良好。