大数据的出现给信息技术领域带来了新的挑战,因其数据量巨大,增长速度快,数据类型多样,关系型数据库已经很难满足大数据存储的需求。非关系型数据库因其具有高效的读写性能及良好的可扩展性,数据存储模式更为灵活等特点,非常适合大数据的存储。在构建大数据存储与分析平台应用系统中,多种非关系型数据库并存的架构能够充分发挥各存储系统的优势,但是不同的非关系性数据库数据模型不同,数据访问方式也不一致,构建多源异构的大数据存储系统因而变得十分复杂。另外,非关系型数据库在使用中存在性能上的问题,在高负载数据传输的环境下阻塞式的通信模式会引起数据库性能的降低。为了解决以上问题,本文开展的工作如下:首先,对国内外多源异构的存储技术的研究进行了分析比较,对相关技术的研究现状及存在的问题进行了描述。分析了四种主流的非关系型数据库数据模型,根据现有数据集成的思想提出了一种针对非关系型数据库的统一存储与访问模型。模型统一了数据的存储模式,通过缓存系统存储临时数据,并设计出了基于REST风格的统一访问接口。其次,针对非关系型数据库的性能这一问题,对HBase数据库进行了研究,分析了HBase RPC客户端与服务端的通信机制。HBase RPC客户端采用的是阻塞通信模式,这种通信模式在网络高负载等情况下会引起客户端线程的阻塞,降低了系统的通信效率。因此提出了非阻塞式的HBase RPC客户端通信模型,并通过Java NIO技术实现。最后,实现了基于HBase的统一存储与访问的系统原型。原型采用MySQL缓存临时数据源,使用MapReduce实现底层存储系统与缓存系统之间的数据转换机制,根据JAX-RS 2.0标准实现了基于REST风格的统一访问接口。通过对系统原型进行部署与测试,验证了模型的可行性及系统的性能。实验表明,统一接口能够简单有效地对数据资源进行操作。在高网络负载的情况下,HBase RPC客户端非阻塞模式的通信效率高于阻塞模式。