随着农业现代化不断推进,物联网尤其是各式传感器在农业中覆盖广泛,我国农业数据采集量日益增多,各项精准的监测数据不断产生,但是由于这些数据采集点具有跨区较大、分散性高的特点,未能对其进行高效的整合存储,在损失高质量数据的同时也未能对农业的生产发挥更有效的价值。如何存储这些大规模数据,并通过数据分析指导农业生产成为了当前需要解决的难点。大数据时代的来临为海量数据的存储分析提供了参考,本文利用大数据技术,重点研究了农作物生长环境数据的可行性整合存储方式和基于这些数据的作物生长状况分析预警模型。统一存储平台可将原本高度分散的数据整合为一体,为农业各项研究提供良好的数据基础；作物生长状况分析预警则在统一存储平台的基础上,利用既有数据分析作物生长状况,对作物未来一段时间内的生长状况作出判断与预警,为作物管理者提供参考信息。在大量研究、论证当今大数据技术的基础上,最终使用HBase作为存储框架,配合Hadoop、Storm等海量数据运算模型,搭建了一套稳定、高效的基于大数据的农作物生长环境数据存储与生长状况预警平台。