【摘要】随着新的传感器等采集技术的日益完善、多样化和互联网技术的快速发展，各科学领域采集数据成倍激增，科学数据通常以 (network Common Data Form，NetCDF) 的数据格式存储，一旦损坏较难恢复，且系统读写数据需要频繁的调用磁盘资源，不利于数据的共享、迁移与管理。Hadoop 分布式存储方案具有明显优势，但不支持 NetCDF。因此，无法使用基于 HDFS（Hadoop Distributed File System）文件系统工具进行分析、处理、计算数据。深入分析 HDFS 数据存写、分块架构，增加了对 NetCDF 数据读写接口，提高了数据的可移植性和访问效率，便于数据集的共享，有利于科学计算。