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随着计算机技术快速发展，以及通信与媒体技术融合度提高，图像信息作为一种常见的数据存储形式正呈爆炸性增长，由于传统图像检索方法在处理海量图像数据时存在低效率的问题，因此，提出并实践一种基于Hadoop平台的并行图像检索方法。目前，业界常采用合理设计Map方法和Reduce方法，并行地提取图像的综合特征（颜色、形状、纹理），生成图像特征库。同时并行地计算样例图像与图像库中的图像相似度，输出最相似的图像。通过反复实验，得出基于Hadoop平台的图像检索方法比传统图像检索方法具有更高的检索效率，适合大规模图像检索