自2007年云计算诞生至今，它已经逐渐成为国内外IT界热门的概念，得到了广泛的关注。在当今互联网高速发达的环境中，面对数据量的急剧增长，如何快速有效的对海量数据进行存储和计算成为亟待解决的问题，这也是云计算诞生的原动力。但是对于云计算而言，它本身只是一种思维方式，虽然有硬件设施提供必要的环境，但是能够支撑云计算思想的编程模型更加重要。由Google提出的MapReduce并行编程模型，为云计算海量数据的处理提供了软件支持。Hadoop以一种可靠、高效、可伸缩的方式工作，在短短几年里成为了主流的开源云计算平台，但是Hadoop仍然是一个比较年轻的平台，在很多地方有不够完善之处，对其进行改进是十分必要的。通过对Hadoop平台下的MapReduce并行编程模型进行深入研究，主要针对MapReduce并行编程模型在Map端输出的中间数据分布不均衡现象提出解决方案，该方案的设计思路是用两个阶段MapReduce作业对上述问题进行处理，第一个MapReduce阶段用于对源数据集进行并行抽样，根据抽样的结果估计数据信息，提出一种称为LAB的分配策略，该分配策略对中间数据进行均衡分配；第二MapReduce阶段按照上述数据分配策略执行MapReduce作业。通过实验表明，该方案减少了作业运行时间，Reduce端输入数据达到负载均衡，从而证明改进方案的可行性和其优势所在。该方案能够充分利用计算资源，避免资源的浪费，提高了程序运行效率。