近年来,随着电脑、智能手机、传感设备等生产或传播数据载体的不断增多,导致了全球数据的快速增长,数据类型也在日益丰富。据截止2012年的数据统计,全球数据总量将达到2.7个ZB,其中以电子商务为代表的交易数据、以社交网络为代表的交互数据、以移动终端数据为代表的传感数据三类占主导的非结构化类型的数据将占据数据总数量的80%到90%,其增长速度远远高于结构化数据,我们已经处在了一个大数据的时代。为了有效地管理和高效分析上述海量数据,传统的数据库系统架构己然显得力不从心,逐渐无法胜任当前的需求。2003年以来,谷歌陆续公布了对后来云计算发展有深远影响的三篇论文：GFS, MapReduce和BigTable。Apache Hadoop开源项目根据谷歌的论文推出了Hadoop系统,实现了自己的HDFS, MapReduce和HBase,该系统现在已被工业界、学术界广泛认可和采用,成为一个安装简便、开发周期短、性能稳定、功能完备的云计算平台系统。在我们的系统中,要管理传感器收集到的数据。因为传感器会每隔一定的时间就采集一次数据,并且传感器数量众多,这就会产生大量的传感数据,所以我们选用了一个可扩展和高并发的Hadoop云平台。另外,本系统还需要有个实时读写的功能,只使用Hadoop不能达到要求,因此我们选用了支持实时读写的分布式数据库系统HBase。本文将Hadoop和HBaes结合起来,开发出了海量传感数据管理系统,实现了传感数据的高效管理,并可以通过web界面来实时查询传感器收集到的数据。