基于大数据背景下海量数据人们无法理解，聚类效率低下等问题，采用MapReduce编程模型将Canopy聚类算法和K-means聚类算法在云环境中相结合，使之能够充分利用Hadoop集群的计算和存储能力。以淘宝网上海量的购买用户聚类作为应用背景，通过使用Hadoop平台的数据挖掘组件Mahout对用户聚类进行了实例研究，并给出了使用Mahout进行挖掘的一般步骤。结果表明，基于MapReduce的聚类算法在大规模数据集上具有较好的聚类质量和运行速度。