随着近年来二代高通量测序技术的发展和普及，基因组测序成本变得越来越低，大量不同生物的全基因组数据被陆续测得并公布了出来，导致了生物信息学数据的规模呈现出爆炸式增长。如何利用计算机技术从这些数据中挖掘出有价值的信息，成为了近来生物信息学所关注的主要热点之一。系统发育树的构建是分子进化分析中的重要一环，它详细而且具体地阐述了单元间的进化关系。传统的系统发育树构建算法需要首先进行多序列比对，然而由于该过程的时间复杂度非常高，导致了这类方法无法直接运用于全基因组的发育树构建。为了解决多序列比对带来的诸多弊端，人们又提出了一系列的无序列比对算法，用于构建系统发育树。基于MapReduce技术，本文提出和实现了一个新的无序列比对算法，该方法是专门为了处理生物信息学大数据而设计的，所以可以快速高效利用生物的全基因组序列进行系统发育树的构建。最后通过一系列的实验证明，本文提出的方法相比于其他的无序列比对算法，在处理基因组规模的数据时，需要更少的运行时间就可以得到一颗高质量的系统发育树。事实说明，MapReduce在生物信息学中的恰当使用，可以极大的帮助科研人员对现今存在的越来越多的生物大数据进行高效而准确的信息分析和数据挖掘。