近年来,随着互联网的快速发展,大数据和云计算已成为IT行业和学术界最热门的话题。烟草企业在卷烟产品生产过程中,会产生多种多样的数据,包括生产过程中数据、产品质量数据、设备运行数据、生产环境数据等多维度的数据。为了满足人们对卷烟产品质量的要求,烟草企业更加注重对卷烟质量的控制,而面对大量烟草制丝生产历史数据,基于关系型数据库的数据处理系统在存储、处理和分析数据时存在建设成本高、分析能力低等不足。Apache Hadoop和Spark是目前最主流的大数据处理技术框架,具有高性能、低成本以及高可扩展性优点。那么,如何有效地利用这些大数据计算框架对烟草数据进行管理是烟草行业面临的一大挑战。因此,在这样的背景下,本文设计并实现了基于Spark的烟草大数据分析系统。首先,本文以烟草大数据分析系统的需求分析作为系统构建的出发点,围绕系统的功能性需求和非功能性需求两方面展开,将系统的功能划分为烟草数据源管理、数据查询分析、数据分析等主要模块,同时以权限管理、集群监控为系统的辅助功能模块,它们为系统的稳定性和安全性提供了保证。其次,本文基于Spark的开源框架开展了相关研究并依据系统的需求进行分析,设计了大数据分析系统的基础架构,通过分层的模式将该系统划分为烟草数据的存储层、计算层、Web服务层以及用户操作层四层架构,为实现烟草大数据分析系统奠定了基础。最后,本文通过系统部署和功能性测试,验证了基于Spark的烟草大数据分析系统的设计和实现方案的正确性与可用性,证明了该系统能够满足烟草制丝生产大数据管理和分析的需求。