语义Web是当前万维网的一种扩展,通过为万维网的文档添加可被计算机自动识别的语义信息,促进计算机之间及其与人之间的协同工作,实现数据的自动化处理,从而提高信息检索的效率。但随着语义Web数据量的急剧增长,RDF数据的存储和检索面临严峻的挑战,幸运的是,Hadoop平台的MapReduce并行框架和分布式数据库HBase能够满足海量数据的查询与存储需求,本文基于Hadoop平台对RDF数据的存储以及加载任务进行有益的研究,主要研究工作及成果如下：(1)设计一种以HBase为存储介质、基于OWL的RDF数据存储方案。该方案采用HBase作为存储介质,基于OWL本体文件中定义的语义信息设计多张表以存储RDF数据。首先设计NOSClass表和NOSProperty表用于保存OWL语义信息,为推理和查询优化操作提供依据；接着为本体的每个类设计S PO和O PS两张表,用以保存该类的所有三元组信息；最后设计NOSType表和NOSInstance表用于保存谓语为"rdf:type"的所有三元组数据。(2)设计一种高效的并行式解析、划分和加载RDF数据的算法。首先使用一个MapReduce任务并行解析RDF数据并按三元组的主语所属于的类进行划分；然后逐个将划分的三元组文件转换成相应的HFile文件；接着使用Bulk Load命令将HFile文件逐个加载到HBase集群中；最后在Hadoop平台上验证本文提出的并行式解析和加载RDF数据算法的有效性。(3)本文结合选择度估值和三元组模式分组两种查询优化方法的特征,提出一种混合优化方法,先使用三元组模式分组方法将输入的三元组模式划分到七种类型中,对每个类型里的多个三元组模式使用选择度估值方法进行排序,从而生成查询执行计划,最后在Hadoop的单机伪分布式平台上验证本文提出的混合优化方法的有效性。