随着集成电路产业的飞速发展,集成电路设备种类在增加,设备精密性程度也在不断提升。为了把控更加精密的制造环节与保证生产的稳定性和芯片的良率,集成电路流水线上每个环节都需要进行大量的数据采集。上述这些现象导致在集成电路生产过程中所需收集的数据量已经超过了传统生产系统数据库所承受的极限,使数据库的读写效率得不到保障,数据的可靠性下降。本文设计了基于分布式技术的数据传输与处理系统,以解决传统集成电路数据库统筹收集数据困难,传统处理方式处理数据不易的难题。本文的主要工作如下:（1）分析了集成电路生产流水线上设备的数据收集方式,设计了基于Kafka分布式消息队列的数据收集与传输模块。针对系统的吞吐量、延迟性能以及可靠性的要求,对Kafka消息队列进行调优。（2）设计了Cassandra分布式数据库的具体表结构,并提出了一种基于Cassandra的可调节权重的有序分区器。该分区器按照集成电路制造数据的类型对节点进行划分。同时针对不同数据类型的节点,对Cassandra集群进行优化,提高了Cassandra数据库的读写性能。（3）提出了基于Kafka Stream的集成电路流式处理框架。以Inline数据为例,实现了流式数据处理框架的具体应用。同时,提出了一种基于Kafka Stream的批式处理框架,一方面减少了整个大数据集群的复杂程度,一方面可以将Kafka集群的性能充分发挥出来,并以WAT数据为例,实现了批式数据处理框架的具体应用。（4）规划了整体系统的部署方案,并将系统部署于实际的生产环境。设计了系统的测试方案,并针对不同模块对整个系统进行性能上的测试。测试证明了系统整体的性能达到了设计要求。