随着互联网技术的飞速发展以及云存储技术的不断完善，大规模数据的处理机制也发生了巨大的变化。面对在互联网应用中每天产生的大规模数据，本中心提出了面向双边资源整合服务模式（BIRIS），并引入了第四方服务平台—BIRIS-Cloud。本文基于此平台，提出了一种多主页服务框架，该框架基于Hadoop框架的MapReduce编程模型，面对BIRIS-Cloud平台下的若干个服务中心提供服务。在此框架的支持下，该系统支持对来自不同的服务中心的大规模数据进行组织、存储以及访问，为服务中心的用户提供了更好的服务。通过阅读大量文献，对大规模数据的组织进行了研究。该平台采用开源框架Hadoop下的HDFS作为大规模数据的存储系统。并在此存储系统的基础上，对存储在其中的大规模数据完成索引的建立，把索引文件也存储在各个节点上，可以实现对于索引的并发查找。通过结合多主页服务框架以及存储的大规模数据的特点，本文对系统的需求进行了分析。多主页服务框架旨在为不同的服务中心提供主页服务，通过对主页框架下的主页模型进行定义，以及解析的形式使多主页服务框架的作用得到更好的呈现，用户通过订阅主页模型的形式来使这种服务形式得到最终实现。对大规模非结构化数据在进行存储时采取的机制也进行了研究，并提出了相应的策略，使不同的存储个体的大规模的数据的存储需求都能得到较好的满足。大规模数据如何进行访问一直是研究的热点。针对数据在HDFS上的存储形式，本系统采用倒排索引的机制来实现对所需的数据建立索引，并在倒排索引的基础上完成二级索引的建立，最终实现在大规模数据中对所需数据的定位。最后完成了多主页服务框架的搭建，并在此框架的基础上，实现了对大规模数据的有效管理，把所研究的理论以及关键技术应用到此框架及大规模数据的管理下。框架搭建完成后，利用框架上聚集的主页模型来为不同的服务中心提供服务，并在此基础上不断完善服务机制，使框架的运行更趋完善，也使框架的使用价值得到很好地体现。