随着移动智能操作系统技术的突破,智能手机的普及,移动互联网时代的到来,web app每天都在产生TB甚至PB级的web日志,如何从这些海量日志信息中提取用户的个人爱好及其他信息,为用户提供个性化推荐服务,为人们的生活带来便利,成为各大互联网公司和科研机构研究人员的研究热点。由于开源云计算平台Hadoop的出现,解决海量web日志信息的数据挖掘成为可能。本文的研究内容主要包含以下几个方面：一、对Hadoop云计算平台进行研究。Hadoop是Apache下的顶级开源项目,该平台能够利用成千上万的廉价计算机提供并行计算与存储服务。本文主要深入研究了Hadoop平台下的HDFS分布式文件系统,并行编程模型MapReduce,分布式列型存储数据库HBase。二、对聚类分析进行研究。聚类分析是数据挖掘中应用极为广泛的一类,本文主要研究了聚类分析的起源、定义和样本相似距离,并详细介绍了聚类分析的常用方法。三、基于Hadoop平台,设计并实现了数据挖掘系统,.,系统封装了底层的Hadoop系统接口,提供了本文介绍的几种聚类算法服务。系统自顶向下的逻辑层次分别为用户层、服务引擎层、挖掘引擎层、底层Hadoop驱动层。四、研究分析了K-Means和PAM聚类算法,并基于PAM改进了K-Means算法,克服了K-Means算法本身的缺点,并在Hadoop平台上实现了改进K-Means算法的并行化,且从三个层面对算法进行了优化。五、对基于Hadoop的聚类算法进行实验验证,从有效性、优化率和加速比三个方面验证了本文中改进和优化的算法的正确。