为了解决农田物联网大量图像、视频和传感器等结构化和非结构化数据实时处理与写入问题，该文基于分布式 存储与 NoSQL（Not Only SQL）技术，结合农田物联网数据特征，利用 HDFS（Hadoop Distributed File System）和 HBase（Hadoop Database）存储非结构化和结构化数据，基于 Redis 缓存服务，设计了三层物联网数据云存储框架，实现了 海量农田物联网数据存储中的业务处理、事务处理、图片打包与索引、负载均衡等关键技术。面对复杂业务下的事务数 据一致性，该文采用基于 HLock 的乐观锁机制，实现了 HBase 对强事务性的支持，经过与传统 MySQL 集群事务对比测 试，当数据量级在 500 万时，数据读取效率提升达 35.75%。为了提高农田物联网中大量的小图片和小文件处理效率，基 于图片打包合并策略，利用 SequenceFile 技术实现物联图片的快速索引读写技术，与原生 HDFS 存储效率相比，读写效 率提升 30%以上。该研究可以为海量农业物联网数据的存储和管理提供技术参考和理论支撑。
