互联网技术的飞速发展,带来了数据量的井喷式增长,传统技术在处理这些海量数据遇到了不可避免的效率瓶颈。尤其在气象、遥感、地质灾害监测等特殊行业,能否及时、安全、高效地处理其中的海量数据,关系到人民的财产安全和社会和谐稳定。云计算应运而生,其处理海量数据方面有着技术固有的优势,其中Apache Hadoop开源云计算平台正受到知名互联网公司和数据库厂商的支持；Hadoop技术正越来越受到国内外研究者们的关注,也成为海量数据处理技术研究热点。本文旨在通过对Hadoop中的HDFS和MapReduce进行深入研究和探索,并结合气象灾害监测及评估系统工程开发,将Hadoop应用于基于GIS的气象实际业务系统中,并进行分析研究。本文的主要工作如下：首先对气象数据的特点进行分析,并指出将气象数据直接存储于Hadoop中存在的问题。根据气象数据的特点将设计基于Trie树变形的文件合并算法。在此基础上通过实验验证,数据高效率处理、安全等方面得到有效的提升和保障。其次,设计并实现基于Hadoop的海量气象异构数据存储和计算框架,针对气象数据中实时提取有效数据的性能效率、数据保密安全、灾害备份等问题,利用HDFS存储气象数据以及利用MapReduce构建并行算法,将提出基于Hadoop的海量气象异构数据存储和处理框架。并通过实际业务中运行,将验证在并发数据处理上的效果,达到能有效降低成本和保证数据的安全的目标。本文通过研究的模型与实际业务应用相结合,利用前沿的分布式技术来很好的满足项目中的需要,并将模型部署到实例当中,用实际运行结果来检验模型的实用价值。这些工作对大数据处理的研究有着重要的理论价值和实用价值。