大数据时代的来临,使得企业数据资产的管理得到了更多的重视。随着大数据技术与移动互联网技术发展,以及地理信息采集技术的不断进步,地理信息资源呈爆炸式增长。传统的数据资源管理技术在面对日益增长的海量数据时,会浪费大量的存储和计算资源。海量地理空间数据的存储与管理已经成为当下研究的热点。目前有许多商业方法管理数据资源,但具有部署费用高昂、数据的兼容性差、后台服务接口定制困难等局限性。云计算作为一种新兴的大数据资源管理方法,受到了众多领域的广泛关注。Hadoop是目前搭建资源管理云平台的重要方法,由于其开源的特点,在其基础上已发展出多种大数据资源处理框架。云计算技术可以整合零散的存储与计算资源,提高资源的利用率,更加绿色环保。可以为各类地理信息资源的管理提供一种启发。基于此,本文针对海量地理信息资源管理的问题,设计了一种基于开源分布式大数据平台Hadoop的云资源管理框架。该处理框架利用Hadoop部署云端集群,并配合Hbase大数据仓库和全文检索等技术对海量地理信息资源进行分布式存储和管理。实验结果表明,本框架提高了海量碎小文件的管理效率、克服中文兴趣点数据查询的局限性,并且以服务的方式提供数据服务,有利于数据的集中管理和储存计算资源的节约。提出的体系结构是合理可行的,在对于大数据环境下,可以为建设海量地理信息资源云管理平台提供参考。