离线数据分析通常构建在以下平台：
1. Hadoop生态系统：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。它提供了一种高效的数据存储和分析方法，适用于离线数据分析。Hadoop生态系统包括HDFS（Hadoop Distributed File System）、MapReduce、Hive等组件，可以处理大规模数据集，进行离线数据分析。
2. Spark：Spark是一个快速通用的计算引擎，具有高可扩展性和容错性。它支持多种编程语言，如Scala、Java、Python等，适用于离线数据分析。Spark可以处理大规模数据集，进行离线数据分析，并且可以在内存中运行，加速数据处理过程。
3. Apache Flink：Apache Flink是一个流处理框架，适用于实时数据处理和离线数据分析。Flink可以处理大规模数据集，进行离线数据分析，并且具有高性能和低延迟的特点。Flink可以与Hadoop生态系统等其他大数据平台无缝集成，实现复杂的离线数据分析任务。
4. Apache NiFi：Apache NiFi是一个开源的数据管道框架，用于构建和管理数据管道。它可以处理大量数据，并进行离线数据分析。NiFi可以与其他大数据平台集成，实现数据的采集、转换和传输，以及离线数据分析。
5. Apache Kafka：Apache Kafka是一个分布式消息队列系统，适用于实时数据处理和离线数据分析。Kafka可以处理大规模数据集，进行离线数据分析，并且具有高吞吐量和低延迟的特点。Kafka可以与其他大数据平台集成，实现数据的采集、转换和传输，以及离线数据分析。
6. Apache Storm：Apache Storm是一个分布式流处理框架，适用于实时数据处理和离线数据分析。Storm可以处理大规模数据集，进行离线数据分析，并且具有高吞吐量和低延迟的特点。Storm可以与其他大数据平台集成，实现数据的采集、转换和传输，以及离线数据分析。
7. Apache Pig：Apache Pig是一个用于处理大规模数据集的ETL工具。Pig可以与Hadoop生态系统等其他大数据平台集成，实现数据的采集、转换和传输，以及离线数据分析。Pig具有简单易用的特点，适用于小规模的离线数据分析任务。
8. Apache Hive：Apache Hive是一个用于数据仓库查询的ETL工具。Hive可以与Hadoop生态系统等其他大数据平台集成，实现数据的采集、转换和传输，以及离线数据分析。Hive具有简单易用的特点，适用于小规模的离线数据分析任务。
9. Apache Mahout：Apache Mahout是一个机器学习库，适用于离线数据分析。Mahout可以处理大规模数据集，进行离线数据分析，并且可以进行各种机器学习任务。Mahout具有简单易用的特点，适用于小规模的离线数据分析任务。
10. Apache Spark MLlib：Apache Spark MLlib是一个机器学习库，适用于离线数据分析。MLlib可以处理大规模数据集，进行离线数据分析，并且可以进行各种机器学习任务。MLlib具有简单易用的特点，适用于小规模的离线数据分析任务。
总之，离线数据分析平台的选择取决于具体的应用场景、数据规模、性能要求等因素。不同的平台具有不同的特点和优势，可以根据实际需求选择合适的平台进行离线数据分析。
