选择一种分类算法或聚类算法，在MapReduce架构下实现该算法，在UCI数据集网站上下载一个数据量较大的数据集进行实验。

我建议选择K-Means聚类算法，在MapReduce架构下实现。K-Means是一种常见的聚类算法，它可以将数据集划分成K个簇，使得同一簇内的数据点彼此之间的差异较小，而不同簇之间的差异较大。

在MapReduce架构下实现K-Means算法，可以将数据集分成多个分块，在每个Mapper节点上对数据进行局部聚类，然后将聚类结果传给Reducer节点进行全局聚类。具体步骤如下：

1. 将原始数据集按照一定规则分成多个分块，每个分块交给一个Mapper节点处理。
2. 在每个Mapper节点上，随机选取K个数据点作为初始质心。
3. 对于每个数据点，计算它与K个质心的距离，将它归为距离最近的质心所在的簇中。
4. 计算每个簇的新质心，并将聚类结果发送给Reducer节点。
5. 在Reducer节点上，将所有聚类结果进行全局聚类，计算新的质心，并将新的质心发送给所有Mapper节点。
6. 重复步骤3到5，直到质心不再发生变化或达到最大迭代次数。

在UCI数据集网站上，可以下载一些适合进行聚类的数据集，例如KDD Cup 1999数据集、Covertype数据集等。这些数据集都有较大的规模，可以用于测试MapReduce下K-Means算法的性能和可扩展性。

实现K-Means算法的代码可以使用Hadoop或Spark等分布式计算框架编写。