随着物联网技术的进步,大量传感器和智能终端被应用于传统工业领域,从而会带来数据的海量增长。如何有效的管理海量数据以提高工业生产效率成为一个亟待解决的问题。而目前针对于海量工业实时数据的存储与处理,传统常规的解决办法是采用集中式存储系统,但集中式存储系统当面对工业物联网数据持续增长时,容量有限同时扩展性不足;而传统的分布式数据库在容错性以及数据一致性等方面又很难满足工业物联网数据存储的需求。经过对大量存储系统调研后,本文提出了一种针对于海量工业实时数据的存储管理办法。依据工业数据相关特点,选取工业系统中常用的数据处理办法实时库作为适配层,实时库能够对工业采集数据执行过滤、监控以及缓存操作,同时保证工业数据能够平滑地写入HBase;选取开源HBase系统作为数据持久层来存储工业系统中最终归档历史数据,HBase的可扩展性,容错性,数据一致性,支持高并发查询等性能能够保证工业数据的高效管理;最后提出了存储后再离线压缩的方案,使得工业系统能够更加灵活的实现动态可控压缩。最后,依据存取需求设计HBase的行键,同时在存储子节点上仿真数据库以及查询处理器实例,执行存取过程各个方面的性能仿真测试。依测试结果能够得出,存储策略数据归档性能优异,容错性以及扩展性较好,随着查询处理器数目的增多并行查询性能逐步增强,但增强趋势会渐进趋缓,连续时间段内的范围查询具有良好性能。同时,选取某一天的数据执行压缩处理,可以看出,压缩后的数据急剧减少,但是保存了数据的变化趋势。