由于近年食品安全问题频发,人们越发重视食品的质量和来源,食品安全管理工作再次成为新的焦点,相关溯源管理系统也越发受到市场青睐。然而,传统的农产品溯源管理系统在数据实时采集、多样性存储、高效性处理等方面都存在一定的局限性,也无法在溯源过程中保障数据安全,导致系统运行效率低下,溯源信息的可信程度不高,已无法满足如今的溯源需求。基于此,本文提出将大数据技术引入农产品溯源管理系统,用以优化数据存储、处理、查询效率,保障数据安全,提高溯源系统的性能和可靠性。本系统通过需求分析,创建农产品唯一身份ID,结合溯源码技术,实现产品数据的追踪溯源,并在Hadoop框架下设计了系统的各个功能模块,包括数据采集模块、数据存储模块、数据处理模块、可视化模块以及用户使用模块。在数据采集阶段,采用农业温室智能环境监控系统采集环境数据,并通过Zigbee协议传输至系统中;在数据存储阶段,设计了HBase数据库,用以存储系统中的结构化数据以及视频、音频等非结构化数据,HBase还支持随机读写数据,可以帮助系统实现高效存储多样性数据;在数据处理阶段,采用Map Reduce技术计算了农产品环境因素的平均值,并通过对比分析得到了农产品的适宜生长条件;在可视化模块,基于B/S框架,让用户可以在Web端直接对系统进行查询和操作。系统在大数据技术的支持下,实现了溯源数据的高效采集、存储和处理,保障了溯源数据的安全性,提高了系统响应速度和可靠程度。并通过分析查询溯源数据帮助生产者优化了种植经验,提高农产品产出率;帮助消费者了解农产品的生产加工、质量检测信息,保障消费者权益;帮助供应商明确农产品损耗产生位置,精准定责,实现企业的成本控制;帮助管理者了解产品的生产加工信息和消费者的反馈意见,提高供应链管理水平。采用基于大数据的农产品溯源管理系统,能够满足现今的溯源要求,以更高效、更便捷、更安全的方式保障农产品的质量安全,实现了生产者、供应商、消费者以及管理者的多方共赢。