频繁模式挖掘是一种非常有效地从数据中获取知识的方法，但是随着大数据时代的来临，现有算法及其计算环境的运算速度、内外存容量面临严峻挑战。针对以上问题，紧密结合MapReduce模型提供的高效分布式编程和运行框架，在深入分析H-mine频繁模式挖掘算法的基础上，通过对H-mine算法频繁模式挖掘过程的并行化改进，提出了一种新颖的基于MapReduce模型的H-mine算法（简称MRH-mine）。MRH-mine算法实现了对H-mine算法在分布式运行环境下的改造，实验表明该算法在面对数据大规模增长的情况下具有良好的性能和扩展性。