KMeans 算法是一种经典的无监督学习方法，广泛应用于数据挖掘和数据，尤其适合做聚类。在大数据时，MapReduce 模型的分布式计算优势尤为重要。如果你正在大规模数据集，结合 MapReduce 来实现 KMeans 可以大大提升计算效率。你可以通过 Java 和 Hadoop 来编写 MapReduce 程序，利用分布式计算来实现聚类任务。这里需要注意的是，MapReduce 的内存限制会影响计算效率，所以可以通过调整并行度或者使用 Mini-Batch KMeans 等方式来优化性能。

在实现过程中，Map 阶段负责数据预，Reduce 阶段则簇中心更新。数据传输阶段通过 Shuffle 确保每个簇的数据都能集中到同一个 Reducer。这个过程中，距离计算是个关键因素，而大数据下的计算效率问题也需要注意。适当调整 MapReduce 任务的数量，平衡计算效率和资源消耗，能有效提升聚类效果。

对于那些需要海量数据并进行聚类的项目，使用 MapReduce 框架下的 KMeans 实现绝对是个不错的选择。如果你对性能优化有需求，可以结合 Spark 等技术进一步提升效率。