我国地域广阔、生态类型复杂多样、作物种类更是丰富繁多。因而,我国的农业数据也是种类多样、体量巨大。由于传统农业的局限性,各类农业数据一直没有被重视、充分的利用起来。随着农业信息化的推进和农业现代化水平的提高,各类农业数据开始受到人们的重视,发挥着越来越重要的作用,用于指导农业生产。随着物联网等技术在农业上大量使用,农业数据的数据量呈几何递增,传统的数据处理方式已不能满足农业数据的处理需求。农业数据已经逐渐满足大数据的基本特性,成为农业大数据。由于农业自身的特点使得农业大数据具有大量、多维、动态等特征。如何合理高效的应对农业大数据的发展,是一个非常重要的问题。大数据技术的飞速发展可以很好地解决农业大数据所面临的诸多难题。而最受关注的大数据处理平台,无疑是谷歌公司的Hadoop。Hadoop是一个开源的、可运行于大规模集群上的分布式计算平台,其实现了MapReduce计算模型,得到了广泛地应用并逐渐成为大数据的代名词。MapReduce是由Google公司最早提出的,是一种并行编程模型,可用于大规模数据集的并行运算,是Google的核心计算模型[1]。Map函数、Reduce函数是MapReduce模型的核心,它们都利用<key,value>的数据结构将将复杂的数据处理任务分布到各个计算机节点上,并利用分布式并行架构来处理海量的复杂数据。本文对大数据的特点进行分析,根据农业大数据的特点,对现有的农业大数据处理系统的优势和不足进行分析和改进,设计了基于Hadoop平台的农业大数据处理系统。本文对经典的数据挖掘进行了简要的介绍,并针对MapReduce架构对相应算法的并行化进行分析。将CART算法针对MapReduce架构进行并行化改进,并对该算法进行相应的优化。最后,将数据在系统中运行,验证该系统的可行性以及算法改进后具有更高的性能。