离线数据分析通常构建在以下几个平台进行：
1. Hadoop生态系统：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它允许用户在集群中存储和处理大量数据。Hadoop生态系统包括HDFS（Hadoop Distributed File System）用于存储大规模数据集，MapReduce用于处理大规模数据集，以及Pig和Hive等工具用于数据查询和分析。这些工具使得离线数据分析变得简单、高效。
2. Spark生态系统：Spark是一个快速、通用的计算引擎，它支持大规模数据处理和分析。Spark生态系统包括Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming等组件，它们可以用于处理大规模数据集、执行复杂查询和流式数据处理。Spark具有高吞吐量、低延迟和可扩展性，使其成为离线数据分析的理想选择。
3. Apache NiFi：Apache NiFi是一个开源的数据管道平台，它提供了一种灵活的方式来处理和传输数据。NiFi可以用于构建复杂的数据管道，从数据源接收数据，经过一系列转换和路由，最终将数据发送到目标系统。NiFi适用于各种离线数据分析场景，如日志分析、数据挖掘和数据集成。
4. Apache Flink：Apache Flink是一个高性能、可扩展的流处理框架，它支持实时和离线数据处理。Flink具有高度可扩展性和容错性，可以处理大规模的数据集。Flink适用于需要实时或近实时处理的场景，如金融交易、物联网和智能城市等领域。
5. Apache Storm：Apache Storm是一个分布式事件驱动架构，它允许用户在集群中处理和传播事件。Storm适用于需要实时或近实时处理的场景，如社交媒体分析和实时推荐系统。Storm具有高度可扩展性和容错性，可以处理大规模的数据集。
6. Apache Kafka：Apache Kafka是一个分布式消息队列平台，它支持高吞吐量的消息传递和数据流处理。Kafka适用于需要实时或近实时处理的场景，如实时消息推送、日志分析和数据流处理。Kafka具有高吞吐量、低延迟和可扩展性，可以处理大规模的数据集。
7. Apache Zeppelin：Apache Zeppelin是一个交互式的Python环境，它提供了一个可视化的界面来探索和分析数据。Zeppell适用于需要交互式数据分析的场景，如数据可视化、机器学习模型评估和数据探索。Zeppell具有易用性和灵活性，可以与多种编程语言和库集成。
8. Apache Spark MLlib：Apache Spark MLlib是一个用于机器学习的库，它提供了丰富的机器学习算法和模型。Spark MLlib适用于需要机器学习的场景，如分类、回归、聚类和降维等。Spark MLlib具有高度可扩展性和容错性，可以处理大规模的数据集。
总之，离线数据分析通常构建在多个平台上进行，包括Hadoop生态系统、Spark生态系统、Apache NiFi、Apache Flink、Apache Storm、Apache Kafka、Apache Zeppelin和Apache Spark MLlib等。这些平台各有特点和优势，可以根据具体需求选择合适的平台进行离线数据分析。
