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为了提高Deep Web爬虫发现和搜集数据源的效率,提出了一种融合MapReduce和虚拟化技术实现DeepWeb海量数据挖掘的并行计算方法。基于MapReduce架构提出了一个Deep Web爬虫模型,通过链接过滤分类、页面过滤分类、表单过滤分类等3个MapReduce过程找到Deep Web数据源接口,并利用虚拟机构建单机集群进行性能测试。实验结果显示该方法可以实现大规模数据的并行处理,有效提高爬虫数据源发现的效率,避免网络及物理资源的浪费,验证了云计算技术在Deep Web数据挖掘方面的可行性。