在面对消费者海量行为数据时,传统的关系数据库管理系统难以挖掘分析出消费数据之间的内在联系。Hadoop分布式存储和并行计算大数据处理技术为海量数据的分析提供了可行的解决方案。本文给出Hadoop平台下基于Hive商品销售分析平台的实现方案。讨论基于Hive的商品销售多维分析信息化平台的构建过程,管理者可以直观地获取商品销售的多维度分析信息,以便于企业的经营决策。论文首先详细描述销售数据从客户、产品、时间、销售渠道和销售地区等多个维度的分析需求,设计相应的系统用例图。然后,论文设计和构建销售的多维度分析信息化平台,描述系统的设计与开放过程,给出详细的系统功能和数据库的主要的表格的具体内容。Hive是基于Hadoop的一个数据仓库分析工具,提供了类SQL的查询功能,将Hive QL查询转换为Map Reduce程序,适合海量数据的统计分析工作。论文接着详细阐述商品销售分析平台的构建过程,实现系统的主要功能,给出ETL自动化实现的关键技术,采用sqoop命令脚本与Linux系统定时命令结合,实现ETL自动化,业务功能数据处理皆在Hive中采用HQL进行处理,根据不同业务逻辑使用不同的HQL语句处理,因为HQL可以转换为map reduce语句,能够高效、并行地进行查询分析。使用echarts 3.0控件为用户提供友好的网页界面,并通过图表直观地获取分析结果。论文最后对系统的主要功能进行测试,设计测试用例并且对测试结果进行分析,系统达到了预期的目标。论文采用Hadoop与Hive构建销售分析平台,降低了系统构建成本,提高了容错性、扩展性以及处理数据的高效性。销售分析平台的成功实现,使管理人员能够深入了解企业全面的经营状态,避免盲目性,有助于领导做出正确的决策,提高企业的销售量和销售利润。