在复杂的网络分析中，社区检测是一项经典且非常困难的任务。 随着社交媒体的爆炸式增长，将社区检测方法扩展到大型网络已引起了相当大的兴趣。 在本文中，我们提出了一种用于并行社区检测的新颖的SIMPLifying and Ensembling（SIMPLE）框架。 它采用随机链接采样来简化网络，并在每个采样图上获得基本分区。 然后，基于K均值的共识聚类用于整合许多基本分区，以获得高质量的社区结构。 SIMPLE中的所有阶段，包括随机采样，采样图分区和共识聚类，都被封装到MapReduce中以并行执行。