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随着卫星遥感获取、地理信息系统(Geographical InformationSystem，GIS)、移动位置服务等技术的发展，含有丰富地理空间信息的影像数据在人们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。然而，影像数据的数据量呈几何式增长，传统空间数据管理方式中的影像数据存储和查询技术已无法适应互联网用户的访问需求。因此，如何有效存储海量影像数据并支持高效查询成为了当前研究的热点问题。云计算是通过虚拟化、动态调度等技术在互联网基础上组成的一个并行的、分布式计算平台，能够提供“无尽”的存储能力和计算能力，从而为解决海量影像数据的存储和管理提供了新的思路和方法。
本文借助云计算技术，结合金字塔模型和MapReduce思想提出了一种分布式并行存储与查询方法—BMR2S(Search and Storage Basedon MapReduce)。该方法首先将基于金字塔模型分层、分块后所得瓦片重新进行编码。其次，定义一种新的存储规则，使得所有瓦片可以按照此规则利用MapReduce框架实现并行存储与查询。最后，通过对MapReduce中的key/value重新定义，增强了任务执行的有效性和可靠性。实验表明，本文所提出的方法与现有方法相比，在海量影像数据存储与查询性能方面有一定的提高。