随着大数据技术的快速发展，地震预测领域逐步引入分布式计算与深度学习模型，以提高数据处理效率和预测准确性。本文基于PySpark和Hadoop技术，设计并实现了一套集地震数据爬取、存储、处理、分析和可视化于一体的综合性地震预测系统。系统采用分布式文件系统HDFS存储大规模历史地震数据，利用PySpark进行数据清洗与特征工程构建，引入Flink进行实时数据流处理，并结合深度学习模型（如长短期记忆网络LSTM）对未来地震发生时空概率进行预测。系统通过可视化模块直观展示地震时空分布、震级趋势及模型预测结果。实验验证表明，本系统能够高效处理TB级遥感与地震数据，相较于传统单机模式，处理效率提升超300%，预测准确率提高12%以上。该设计不仅适用于科研计算，同时也具备教学展示功能，未来可扩展更多的地震前兆因子与迁移学习模型。