随着分布式技术的发展,大数据商业价值与科研价值日益彰显,分布式运算与存储的需求不断提升,企业通过租借或购置大型服务器集群,为大数据处理任务和业务应用服务提供硬件支持。其中大数据处理任务通常分为离线（批处理）运算与实时（流式）运算两类任务,离线数据处理任务对应大规模并行运算海量数据的使用场景,广泛应用于搜索引擎、推荐系统等业务场景。若利用分布式集群部署离线数据处理作业,需要开发者学习并使用批处理运算框架,在原有应用程序的基础上进行额外开发,这一过程增加了公司业务的软件开发与维护成本,也不利于不同部门之间分布式技术使用标准的统一。搭建离线数据处理平台,可以为业务部门与集群硬件之间搭建桥梁,简化开发者离线数据处理作业的部署流程,统一有效地管理分布式集群,提高业务程序迭代推新的效率。本文采用Hadoop框架设计并实现了离线数据处理平台,论文工作主要集中于离线数据处理平台的底层及后端模块的设计与实现。本文设计并实现了基于Hadoop框架的作业引擎,用于该平台的底层任务调度功能,是平台的关键模块。作业引擎基于Yarn的应用状态和容器状态设计并实现了作业级别和任务级别两种状态机,作业通过Yarn与作业引擎的协同工作从初始状态驱动至结束状态,通过为作业引擎各子模块设计恢复流程,避免了作业引擎因意外或升级导致的服务中断给用户作业带来的影响。对于该平台模组层,本文设计并实现了深度学习离线运算模组和交互式开发服务模组。深度学习离线运算模组采用Spark框架为深度学习运算任务进行数据并行化加速。交互式开发服务模组使用Jupyter、Spark Magic和Livy为用户提供了可自定义配置、灵活部署的容器化交互式开发服务,平台设计并实现了自动配置、云备份、服务监控等扩展功能以提升用户交互式开发体验。此外,本文设计并实现了平台门户与用户进行交互,门户服务端提供了任务管理、模组管理、平台鉴权等必要功能,降低了用户使用模组、管理集群任务的复杂度。离线数据处理平台自投入公司搜索引擎业务线使用以来,支撑了搜索引擎多个业务部门的离线数据处理工作,为有关部门开发者提供了稳定、高效的分布式算力,为公司节省了大量人力、物力,有效促进了搜索引擎业务的发展。