MapReduce编程模型是分布式计算中最常用的编程模型， 其主要目的是将单个巨大计算任务分割成多个小计算任务， 并分别交由不同的计算机去处理。MapReduce将任务分成map阶段和reduce阶段， 每个阶段都是用key/value键值对作为输入和输出。针对MapReduce中Map数量少， Reduce数量多的情况， 文章将Map阶段任务中的Key值进行二次划分， 提出一种MapReduce编程模型中Key二次分类的方法。实验， 证明该方法能够在原有基础上提高数据处理效率。