本研究构建了基于Hadoop的贵阳花卉市场销量分析系统，旨在通过大数据技术深入挖掘市场销售规律。系统利用Hadoop生态圈的Hive、Pig和MapReduce等工具，对海量销售数据进行高效处理，并结合机器学习算法如时间序列分析、回归分析和神经网络等，建立精准的销量预测模型。通过数据可视化技术，系统为市场经营者提供了直观的销售趋势和预测结果，有效支持了决策制定和库存管理。

展望未来，系统将进一步融合先进深度学习模型和多元数据源，提升预测准确性。同时，引入实时数据处理技术，实现市场变化的即时监测和预警。本研究不仅推动了贵阳花卉市场的数字化转型，也为相关行业的大数据分析应用提供了有益参考。整个平台通过这些模块的协同工作，实现了对物流数据的全面监控和管理，为企业和个人提供了强大的决策支持工具。系统功能结构如图3-1所示。