电力物资是电网建设过程中的基本保障。近年来,我国电力需求持续快速增长,为保证电力供应,各网省公司不断加快电力建设,物资管理的重要性越来越显著。物资需求预测是提升电网运作能力的重要手段,准确的预测结果对合理编制物资供应计划,保障物资供应,降低采购成本提供重要的决策依据。现有的电力物资系统使用IOE架构,具有系统成本高昂、可扩展性差等缺点,无法应对国网数据融合背景下带来的分布式海量数据处理的问题。本文在大数据、数据挖掘等相关技术理论的研究基础上,设计并实现了基于大数据技术的电力物资需求分析系统,旨在对物资需求量进行预测,给决策者提供数据支持。系统包含数据中心子系统和应用子系统,本文重点研究了数据中心子系统。数据中心子系统采用分层的思想设计,根据数据处理的不同环节可分为数据采集层、数据存储层、数据预处理和分析层,还特别设计了任务调度管理层。因为数据分析挖掘的流程基本固定,但是随着数据的更新,需要定期重复这一流程,这一过程是繁重而又枯燥的,借助任务调度管理器,实现了流程的自动化。