随着社会的进步,经济水平的提高,我国机动车数量大大提高,随之而来的是道路拥挤、交通事故日益增多等一系列社会问题。车辆监控系统正是在这种环境中诞生的,它以系统化的手段,解决了上述问题,并因此逐渐成为现代交通工程中的一个重要组成部分。进入海量数据时代后,车辆监控系统也迎来了新的发展机遇。本文本着从理论到实际的出发点,对车辆监控系统的基本理论进行了研究。主要内容与创新点如下：1.对车辆监控系统国内外发展状况进行了综述。从系统化的角度,探讨了车辆监控系统的整体结构和数据存储方法。对车辆监控服务平台的各个功能模块和网关通信系统进行了详细的功能设计,并实现了这些功能；2.在以上研究的基础上,本文作者结合现实系统案例,针对车辆监控系统存储海量数据时面临的存储性能低下问题,分析了关系型数据库应用在车辆监控系统中的不足,给出了一种云存储方案,即基于Hadoop云计算平台的车辆监控系统。对Hadoop云计算平台、分布式文件系统HDFS以及分布式数据库HBase的原理进行了阐述。3.搭建了Hadoop云计算平台,配置了HBase数据库(用于存储非关系型数据)和oracle数据库(用于存储关系型数据),在应用服务器上部署了Hadoop云计算平台,对改进后的系统进行性能测试,测试结果表明改进后的系统存储性能确有提高。4.对系统的实际情况以及Hadoop云计算平台的特殊瓶颈——存储小文件时,性能不升反降的问题,提出改进解决方法并加以验证。最后得出结论：Hadoop云计算平台Hadoop云计算平台可以解决车辆监控系统存储海量数据时遇到的性能低下问题。而经过改进后的Hadoop云计算平台在存储海量小文件时也有比较好的性能。