随着经济的发展,科技的进步,人类社会对数据的需求量越来越大,海量数据研究成为当前计算机领域的热点。大数据的处理和分析可应用Hadoop分布式系统,它可实现任务的并行化,提高运行效率。大数据在用户和分布式系统之间的传输速率会影响整个执行任务的效率。海量数据分析平台是以云计算技术和数据挖掘技术为基础的应用平台,用户可以通过Web化界面进行大数据的分析、处理、挖掘和存储,它的底层环境为Hadoop o本课题以海量数据分析平台为背景,实现了通用的数据交换模块。数据交换模块主要实现了Hadoop的文件系统HDFS (Hadoop分布式文件系统)与本地文件系统、关系型数据库、URL之间的数据传输。本课题主要的工作有：1.对数据交换技术的背景和现状进行了分析,介绍了数据交换相关技术,包括Hadoop、分布式文件系统HDFS.并行计算框架MapReduce和数据库编程接口JDBC;探讨了数据交换的工具,包括Hadoop提供的数据交换接口、Sqoop工具和FTP服务,并针对不同的工具进行了数据传输性能的对比。2.对通用的数据交换模块的需求进行了分析,设计并实现了HDFS和不同数据源之间的数据交换功能,包括基于FTP服务的HDFS和本地文件系统之间的数据交换、HDFS和URL之间的数据交换以及基于DB接口、Sqoop工具和FTP服务三种方式,实现了HDFS和关系型数据库之间的数据交换。3.将数据交换模块集成到海量数据分析平台中,并进行了功能的验证。