随着互联网技术和多媒体技术的迅猛发展，网络技术和教育技术日益融合，由此构成了一种新兴的教育方式—远程教育。远程教育已成为现代教育技术的重要手段，这种教育方式也越来越被大众所接受。这标志着我们已经步入了教育信息化时代。而在远程教育系统中，教育资源是非常重要的组成部分，网络教育资源的建设是远程教育平台建设的基础，越来越多的学习者期望能快速、方便地获取他们需要的学习资源。在开展远程教育的过程中，建设高水平的网络教育资源会起到巨大的促进作用。但是，随着远程教育平台的不断涌现，网络教学资源的数量越来越多，资源的种类和形式也越来越多。因此，先前对教学资源的存储管理模式已经不能满足实际教与学的需要，而且各个教育机构所建设的教育资源缺乏共享，资源重复开发的情况比较严重，导致了资源的浪费。所以，我们需要对海量的网络教学资源进行整合，实施规范的存储和管理。　　 针对上述问题，我们考虑将新兴的存储模式—云存储运用到网络教育资源的整合中来，由此构建一个“教育云”。这样能够实现教学资源的充分共享，降低远程教育系统的建设成本，规范网络教学资源的存储管理。　　 本论文的整体研究思路为：首先重点分析了网络教学资源的建设现状，然后简单介绍了数据挖掘及K-means聚类算法的相关概念；由于本论文采用的是Hadoop分布式文件系统(HDFS)来实现云存储的存储管理，因此论文在第三章对HDFS进行重点分析；本文对数据挖掘中的K—means聚类算法进行了改进和扩展，并进行了对比实验和结果分析，期望运用改进的算法对存放在远程教育系统上的教育资源进行聚类，从而实现教学资源的分类存储。最后，本文构建了一个基于网络教学资源归并的云存储模型。在这个应用模型中，学习者可以便捷地从“教育云”中获取所需的学习资源，网络教学资源的存储和管理也更为简单。