本文旨在构建一个飞行训练大数据资源池,用来解决训练飞行数据分散、数据存取困难等问题。飞参数据作为一个检测飞行异常和提高飞行质量的依据,具有极其重要的作用和价值,随着当前越来越多的研究者对训练飞行的深入研究,对飞参数据的存取需求也随之加大。针对这一需求,本文以传感器采集到的飞参数据作为存储对象,基于Hadoop技术框架构建了一个飞行训练大数据资源池,用以存储原始飞参数据以及其他可用于训练飞行研究的相关数据,形成多源飞行训练原始数据资源库;将经过预处理的高可用数据,进行进一步的时序分割及语义理解研究,包括飞行阶段自动划分、飞行动作自动识别以及飞行科目识别;识别结果存入资源池,作为原始数据的理解分析,可用于支撑其他应用研究。本文主要研究思路是:首先进行飞参数据和飞行相关数据的获取和存储,然后使用预处理后的数据进行语义理解,形成各飞行阶段和各飞行科目的子序列;最后将飞参数据根据划分的飞行阶段和飞行科目分类存储,以供后续研究者调用。经过实验表明,本文构建的飞行训练大数据资源池可以将飞参数据和训练飞行相关数据作一个高效的分类存储,为飞行训练和大数据领域相关研究提供数据资源支撑,而且飞行科目的识别方法也有较好的实用性和准确性。