随着移动设备和应用程序的快速增长,地理标记数据在应急管理中变得越来越重要,并已成为大数据存储系统的主要工作量。将地理空间数据存储在集中式数据库中的传统方法存在不可避免的局限性,例如随着地理空间数据规模的增长而向外扩展。为了实现可伸缩性,近年来提出了许多有关大地理空间数据管理的解决方案。我们可以简单地将它们分为两种:在分布式数据库上扩展或迁移到大数据存储系统。以前,他们大多采用基于大规模并行处理(MPP)的体系结构,在该体系结构中,数据在一组独立的节点中进行存储和检索。每个节点都可以视为具有地理空间扩展的传统数据库实例。对于后者,现有解决方案倾向于在通用分布式数据存储(例如HBASE,CASSANDRA,MangoDB等)之上构建附加索引层,以在集成大数据沿袭的同时支持地理空间数据。但是,地球上没有绝对完美的数据管理系统。需要一些方法来提高执行效率,而另一些方法则更好地满足了大数据方案的编程级别需求。本文分析了应急管理中地理空间大数据存储的需求和挑战,并从实际案例出发逐个讨论。本文的目的不仅在于如何编程年龄空间数据存储平台,还在于如何批准我们计划建立的地理空间大数据系统的合理性。