随着物流信息化水平的不断升,物流信息开始体现大数据量、高实时性、异构数据类型的特性。物流企业使用的传统单机式、结构化的物流信息系统,没有针对物流信息的这些新特性进行优化和改善。由于物流信息能否被高效处理会影响物流企业竞争力从而影响整个物流领域的发展,因此工业界与学术界在相关课题均有广泛的研究。但是相关的物流大数据平台在实时计算、平台管理、数据采集等方面仍存在不足之处,因此本文的研究具有必要性。本文的主要工作与创新如下:(1)本文对面向物流信息的大数据平台的相关功能性需求与非功能性需求进行了分析,研究了平台相关重要的框架技术,根据需求和调研的框架技术形成了平台需求解决的思路,主要包括实时数据处理解决方案、微服务化的大数据服务管理系统、数据访问机制,指导了平台的设计与实现。(2)根据需求解决的思路设计了平台的总体框架,强调了平台是由大数据基础系统和大数据服务管理系统组成。大数据基础系统通过大数据框架技术进行扩展和集成后构成平台的基础架构;创新性地设计微服务化的大数据服务管理系统,为平台供可视化、日志服务和数据统一访问功能。根据思路从平台层面设计了认证机制、数据访问机制、数据缓存机制、日志机制、监控机制和容灾机制。(3)设计与实现大数据基础系统。重点阐述了出的针对物流信息的实时数据处理解决方案,方案通过数据聚合组件聚合物流信息形成实时数据流,并通过消息中间件进行数据流分发,下游通过实时计算框架完成物流信息实时计算,该数据链路通过不同实时计算框架的特性为强、弱实时要求的物流应用分别供处理方案。(4)设计与实现大数据服务管理系统。重点阐述了大数据服务管理系统中数据访问模块实现平台数据访问机制和缓存机制,可视化模块实现平台可视化功能、日志服务实现日志机制以及Web二层验证功能。(5)通过各功能模块的测试验证平台功能是实际可用的,对平台进行包括平台的实时数据处理、离线数据处理及数据访问模块的性能测试。列举了车辆信息监控、车辆路径规划和物流需求量预测应用在平台上具体的应用处理流程。与相关平台进行了对比,体现了本文出的平台具有功能的丰富性、平台的稳定性和安全性及技术的先进性。