在GIS的发展历程中,Web GIS是一种历经多代发展,以其使用便捷、内容丰富且使用体验直观等优势,得到了广大研究者和普通用户青睐的技术。Web GIS中最核心的,就是地图服务技术。虽然针对地图服务的研究数量不少,但仍然不全面、不完善,到了大数据时代,更是面临数据体量增大,数据种类、格式增多等难题,超出了传统技术所能承载的能力。但与之相对的,相关研究并未能及时得到推进从而解决上述问题。本文以由美国大学大气研究协会研制,在海洋、气象等领域流行的通用数据模型(Common Data Model,CDM)数据和栅格大数据地图服务架构为例,开展以下两方面研究:(1)面向通用数据模型的格式转换并行算法为解决目前CDM数据难以发布成地图服务的问题,结合Spark并行框架,设计了将CDM格式转换为通用数据格式的高性能算法,将CDM的内容划分为属性数据和空间数据,分别提取为Json文本和Geo TIFF格式。为提高算法运行效率,对多种相关技术进行测试,最终选出能达到最佳效果的技术路线。验证实验表明算法提取结果与原始数据相比,误差在可接受范围内,二者基本一致。该算法使得CDM数据也能被发布和共享,填补了地图服务的数据源空缺。(2)基于多中间件的混合式地图服务架构针对传统单一模式的地图服务架构功能少、数据兼容能力差、难以应对大体量数据的问题,对现有的三种主流地图服务中间件技术(Geo Tools、Geo Trellis和Gdal)进行瓦片生成、存储、读取三方面的定量测试,及其他五方面的定性评估,最终根据实验结果,组合各中间件的优势,提出基于多中间件的混合式地图服务架构。通过该架构,实现对地图服务发布技术的改进,提升了地图服务的数据访问能力和大数据支撑能力。本研究实现了CDM数据向Geo TIFF的高性能格式转换,构建了混合多种中间件的地图服务架构,提高了地图服务技术的数据兼容能力和综合性能,对面向大数据的Web GIS地图服务架构具有参考价值和实用意义。