近年来，随着物联网、移动计算和大数据储存的不断发展，越来越多的大型IT公司和科研机构对云计算的研究变得更加深入。以超快计算能力、超大存储能力、按需提供等作为自身特点的云计算也被认为是下一代计算机网络核心技术的框架。当海量的数据被放入云计算系统当中时，就会有越来越多的人关注其数据安全。由于云计算提供的存储服务对用户而言是完全透明的，一般用户无法了解自己的数据被存放在了云计算系统的具体情况。由此产生的不信任感给云计算的发展带来了很大的阻碍。因此，基于云计算的数据安全研究就有很大的意义。本文从Apache基金会开发的一个可用于云计算的基础架构Hadoop入手，首先介绍了Hadoop中的HDFS分布式文件系统以及MapReduce并行计算框架。其中HDFS有很高的容错性、很强的扩展性，并且能部署在低廉的硬件之上，同时还提供一定量的数据冗余以保证存放其中的数据的稳定性。MapReduce计算框架能够屏蔽掉底层细节，使得开发者专注于自身代码的编写设计。对于数据安全方面，本文主要研究的是加密算法的结构性改进。首先分析了传统的对称加密算法和非对称加密算法，以DES算法、AES算法和RSA算法为例，从多个角度分析这几种算法的优劣。然后再从算法结构角度出发，对现有常见的混合加密算法进行分析其是否适合云计算模型，再总结提出了线性ADES混合加密算法、二重ADES混合加密算法、带干扰二重ADES混合加密算法、带干扰多混合加密算法。并从密钥长度、明文敏感性、密钥敏感性和攻击等角度，从理论上分析这四种混合加密方法的异同。在此基础上，利用MapReduce计算框架，把这四种混合加密算法引入到Hadoop当中。利用现有实验平台，根据HDFS当中数据分块存放的特点，将数据块按照64MB、32MB、16MB、8MB、4MB、2MB作为数据处理的基本单位，完成加密解密实验。在实验过程中，获取加密执行时间、解密时间、单个数据块执行的最短时间和最长时间。先分析四种不同的混合加密算法在不同数据块情况下各项执行时间的情况，再横向比较这四种混合加密算法的最优执行时间等实验结果。同时再结合对这四种不同混合加密算法的理论分析，总结这四种加密算法在云计算环境当中的适合性。