随着大型电子商务的业务不断扩张,微信、支付宝等第三方支付平台的完善,我国用户在互联网上购物的交易额以及下单数量迅猛增长,对于各种大中型的物流企业而言,海量的运输订单管理以及相应的物资配送等问题越来越明显。铁路运输属于我国物流行业中重要的物流运输方式之一,由于铁路物流公司一直沿用传统的物流管理模式,导致跨区域和供应商之间的数据信息的处理效率较慢,浪费大量人力和物力资源,如何能够提高物流配送效率,加强供应商的订单转换快速和有序,保证物流信息处理实效性,这需要一套全面的物流调度管理系统,才能有效的解决当前铁路物流管理中重大问题。本文通过查阅大数据、云计算以及物流运输方面相关国内外的研究成果,借鉴大数据和云计算技术以期望实现一套符合铁路物流的调度管理系统的设计和开发。这个系统能够提出如何更好解决物流过程中存在的瓶颈问题以及海量物流配送问题等,并能够实现基于海量的配送单据按照地域、时间、类别等确定最优的配送方案。本文首先对大数据技术、Hbase技术、Hadoop云处理技术的理论进行归纳,结合当前物流管理系统的国内外研究现状,调查和分析了当前铁路物流调度系统中业务、功能、非功能需求,并对系统的接入层、存储层、算法层、交互层进行架构设计,然后重点对系统核心功能模块和调度算法进行设计,系统开发采用了B/S三层架构技术和Java开发语言进行实现,对于功能模块设计采用面向对象中的时序图和类图进行设计。本文最终实现的功能包含5个,分别为源数据采集功能、最优行车路线计算功能、数据存储功能、信息实时查询功能以及系统管理功能。系统的调度算法主要采用Weighted-Kmeans算法实现最优调度。最后本文对系统的核心功能模块的实现效果进行展示,同时也对实现后的系统进行相应的功能和性能测试,检验系统是否满足铁路物流业务需求。通过系统测试结果表明,本系统在大数据技术和云技术的数据处理下,能够实现铁路各个物流公司之间的快捷配送调度,节约了调度成本,解决了铁路物流业中存在的技术瓶颈。