随着语义网的快速发展,相关技术已被应用到车联网等多个领域,随之产生的问题就是RDF数据逐年快速增长。传统的本体数据查询和推理工具很难处理含有大量实例的本体,内存的容量上限不仅会影响查询效率,还会导致无法对含有大量实例的本体进行查询。其次,在使用关系型数据库存储时,需要先设计好数据库表结构,且存储结构与RDF数据结构存在差异,数据结构的转换会影响计算性能,已经很难适用于动态变化的本体存储和计算任务需求。因此,研究如何基于分布式数据库实现本体存储和推理是必要的。本文在前人研究的基础上,结合已有的存储策略和HBase数据表特性,研究如何利用行键、列族、列标签在HBase数据库表中存储本体数据,提出一种本体数据存储模型,实现基于本体和自定义规则的推理算法,并在此基础上设计和实现了基于车联网的情境感知服务系统。本文的主要工作如下:(1)设计一种基于分布式数据库HBase的RDF数据存储模型。将本体数据与实例数据分开存储,实例数据按类划分,利用HBase的row-key默认字典序存储的特性,设计合理的存储结构保证检索效率。利用HBase提供的Java API实现基于HBase的推理算法,设计满足八种形式的三元组模式查询算法,提供满足子类、子属性和逆属性三种推理关系的以及基于规则的三元组模式推理算法。(2)设计并实现了基于车联网的情境感知服务系统。介绍了系统的总体架构,并对本体、规则构建和推理模块进行详细分析与设计,给出具体的实现方案。(3)对基于车联网的情境感知服务系统进行功能和性能测试。测试结果表明该系统能够在设计的存储结构基础上,完成对本体数据的推理,验证了存储策略和推理方法的有效性。