近年来,随着地理空间信息领域中栅格数据获取技术的发展,获取到的栅格数据呈爆炸式的增长,而与强大的数据获取能力形成鲜明对比是数据处理能力的低下,这极大的限制了人们从栅格大数据中获取信息和知识,如何高效处理栅格大数据成为地理空间信息领域中亟待解决的问题,分布式技术为解决这个问题提供了思路。本文提出一个GeoTrellis地理计算引擎与Hadoop、Spark结合的分布式计算思路来解决栅格大数据的处理,GeoTrellis与Hadoop和Spark技术融合可弥补分布式技术在栅格大数据处理中的劣势,保证栅格大数据分布式存储与计算的有效性和高效性。文中设计了基于GeoTrellis的栅格大数据处理四层分布式架构,并基于该四层分布式架构设计和实现了栅格大数据分布式计算与存储系统。同时本文基于GeoTrellis地理计算引擎设计和实现了一个B/S架构的栅格大数据处理的Web测试系统,该测试系统可对10米分辨率的全球地表覆盖分类图进行分布式计算,系统具有栅格数据入库、构建金字塔、栅格渲染、地表覆盖分类统计等服务端功能,浏览器端具有栅格数据渲染与用户交互的功能。文章最后对分布式系统的计算性能进行了相关测试,测试中以不同的栅格计算应用探讨分布式集群的大小、栅格数据量的大小以及分布式集群中硬件资源对系统性能的影响,讨论分布式系统的扩展性、稳定性等问题,并给基于GeoTrellis地理计算引擎搭建栅格大数据分布式系统提出相关建议。