Internet的快速发展已将人类带入大数据时代,随着互联网和传统行业的融合,企业经营活动形成的数据日益剧增,产生海量数据。但是这些海量数据以不同形式分散在企业的不同部门,为了对这些海量数据进行深层次的挖掘和分析,需要对这些数据进行整合,将其迁移和存储在一个平台上。为此,本文研究了海量数据的迁移和存储,通过FTP实现结构化和非结构化数据的迁移,采用HDFS来存储这些数据,构建了一个基于FTP服务的HDFS数据存储和迁移系统。本文借助Hadoop大数据平台架构的优势,对基于FTP服务的HDFS数据存储和迁移系统进行了详细地设计和实现。结合Hive与HBase的优势,对二者进行了整合,设计了系统的存储体系,该存储平台支持MapReduce分布式计算框架的编程,从而提高和优化了 HDFS平台上数据的存储性能。从迁移的安全性、效率、成本等方面考虑,采用基于Java的FTP服务实现大数据的跨平台迁移,在迁移过程中,数据以文件的形式进行组织,实现了不同类型的数据的统一管理和整合管理。为了对系统进行测试,根据源数据的特点和日常数据管理,设计了三种任务的测试场景。测试结果表明,在生产运行环境下,系统能够高效完成数据的迁移和存储,具备一定的合理性和实践性,使整个迁移工作和存储性能得到了提升,具备一定的应用推广价值。