在現今不斷發展的信息化社會中，企業產生了海量的數據資料。怎樣利用和分析這些數據，使得決策人員能夠以更簡單易懂的方式看到查詢結果和數據，為企業提供有利的決策信息，成為企業關注的問題。數據倉庫和聯機分析處理是現在企業進行數據分析使用的一種方式。目前市場上大多數的OLAP展示工具都需要安裝龐大的客戶端來支持各種報表的功能，并且價格昂貴，不為多數企業所選用；而對于開源的OLAP展示工具，大部分只能提供簡單的分析操作，不具備完整的報表工具，而且多采用關系型數據庫存儲數據，對數據的結構性要求很好，同時缺少擴展性、伸縮性和對海量數據的處理能力，在企業數據爆炸式增長的情況下不能滿足企業數據分析的要求。云平臺的出現，為處理海量數據提供了新的出路。

　　云平臺具有處理海量信息的能力，結合這一特點進行研究和分析，將多維數據分析系統架構在云平臺上，使用云平臺的強大的計算、存儲能力以及高可靠性、高擴展性的優勢，使用Hive數據倉庫處理和分析數據，將結果返回到展示層，然后使用JPivot、ExtJS等相關技術對結果進行處理，形成簡潔友好的報表展示。

　　本文首先分析了OLAP系統在國內外發展的現狀，確定了本文以云平臺的Hive數據倉庫和關系型數據相結合的角度進行分析和研究實現，然后介紹了聯機分析處理（OLAP）、Hadoop平臺、Hive與關系型數據庫轉換工具、前臺顯示技術Jpivot等相關技術，然后進行了云平臺上多維數據分析系統的架構設計，分別從關系型數據庫部分和Hive數據倉庫與關系數據庫同步的方面進行系統的詳細設計和實現。本系統前臺釆用ExJS框架、后臺采用關系型數據庫和Hive數據倉庫結合的形式對多維數據分析進行支持，完成了整個系統的編碼工作，最后進行測試。該系統完成了關系型數據庫和Hive數據倉庫之間數據的同步，完成了報表設計，存儲和展示等的功能，同時實現了多維數據的鉆取、上卷、切片、切塊、旋轉等的OLAP操作。在論文的最后，對工作進行了總結和展望。