随着计算机信息技术的迅猛发展，人们能够接触的信息越来越多，数据的重要性也与日俱增。而数据具有海量、多样化、异构等特征，使得传统的聚类分析方法很难满足对海量数据的分析和处理，因此高效的聚类技术应运而生。本文首先综述了现有的聚类技术与并行化编程模型MapReduce，随后提出了基于MapReduce的并行化聚类算法。这一算法建立在MapReduce并行框架的基础之上，可以通过分布式计算框架，更好地将原本计算复杂度较高、内存消耗较大的聚类算法直接应用于大规模数据聚类上。（1）当CURE算法在处理不均匀的海量数据时，针对随机抽样不具有代表性的问题，提出了一种健壮的并行化改进算法。该算法使用Binary-Positive算法得到原始数据的有效属性，并利用MapReduce并行框架对有效数据进行层次聚类，从而实现了正确率与效率的一种权衡。实验分析表明，改进后的CURE算法具有更高的执行效率，并且聚类效果良好；（2）对于大规模数据库中的的重复图片，本文首先使用颜色直方图细化的方法从图像中提取特征值，然后使用基于MapReduce的k-means算法对特征值进行聚类，最后再使用重复数据删除技术对图片进行清理，以达到节约磁盘空间，提高写入性能和节约网络带宽的目的；（3）本文对MapReduce和MPI的k-means算法进行了设计，并对其性能进行了深入的分析。