本发明涉及一种并行池塘采样动态一致性hash分区处理方法及系统。所述方法包括：采用并行池塘采样算法进行并行数据采样，并利用心跳机制计算每个节点的处理速度；根据每个节点的处理速度，采用动态一致性hash分区策略进行数据分配，将待处理数据分配到对应Reduce节点上进行数据处理。本发明针对MapReduce框架中的异构性问题，提出了一种两阶段分区策略，该策略在第一阶段采用并行池塘采样算法对数据进行采样并求出各节点的处理速度，在第二阶段使用动态一致性hash分区策略进行数据分配，根据节点处理速度设置虚拟节点，让速度更快的节点处理的数据更多，从而提高了MapReduce框架在异构环境下的整体运行效率和各Reduce节点利用率，解决了异构环境下Reduce节点负载均衡问题。