针对K-means聚类算法受初始类中心影响，聚类结果容易陷入局部最优导致聚类准确率较低的问题，提出了一种基于自适应布谷鸟搜索的K-means聚类改进算法，并利用MapReduce编程模型实现了改进算法的并行化。通过搭建的Hadoop分布式计算平台对不同样本数据集分别进行10次准确性实验和效率实验，结果表明：a）聚类的平均准确率在实验所采用的四种UCI标准数据集上，相比原始K-means聚类算法和基于粒子群优化算法改进的K-means聚类算法都有所提高；b）聚类的平均运行效率在实验所采用的五种大小递增的随机数据集上，当数据量较大时，显著优于原始K-means串行算法，稍好于粒子群优化算法改进的并行K-means聚类算法。可以得出结论，在大数据情景下，应用该算法