大数据环境下,快递行业的信息量骤增且呈现时间集中特点。传统数据库无法满足当前快递行业信息存储要求。新型大数据处理工具Hadoop平台,能很好的适应社会发展发展需求,对各类数据均能大规模存储,满足企业对数据的掌控能力。通过挖掘大规模数据规律,发现其中潜在价值。而搭建在Hadoop平台的Hbase数据库能够大批量存储小规模各类数据,满足企业尤其是中小企业对数据挖掘的需求。对Hbase数据库理论研究,将其应用在快递行业,对快递行业产生信息进行存储、分析,便能让企业头疼的快递数据信息变废为宝。为了解决快递行业数据信息存储面临的“数据浪费”问题。本文研究了Hadoop分布式存储与计算平台的搭建,并将Hadoop的分布式计算系统MapReduce的数据处理模型、任务调度功能在快递行业的适用性进行了理论研究。在此基础上,对HDFS(Hadoop Distributed File System)分布式存储系统以及搭建在此系统之上的Hbase数据库工作原理进行了研究。根据Hbase数据模型的特点,阐明了HDFS的数据存放、数据读写机理,建立了Hbase数据存储模型,解决了Hbase数据库物理视图与逻辑视图之间的转换关系问题,探讨了Hbase数据库数据索引机制,研究了Hbase数据库的数据模型、分布性质在快递行业的适用性。同时,以S快递河南信阳公司提供的快递面单数据为实验数据,使用搭建在Hadoop平台的Hbase数据库为实验工具,借助Hbase数据库实验数据进行存储、查询实验,借助MapReduce组件对存储的实验数据进行分析处理,对搭建在Hadoop平台的Hbase数据库在快递行业的适用性进行研究。