并行编程方式：OpenMP + MPI +Mapreduce

OpenMP和MPI是并行编程的两个手段，但基本的思考方式有些差异，结构上有所区别。基于个人理解，现比较如下：

OpenMP:

OpenMp是线程级别的，共享是存储，只适应用于共享总线与内存，单一操作系统映像的SMP机器和DSM机器。可扩展性比较差，对机器的要求比较高。一般双核的机器（很多CPU共享内存条）适合用OpenMP，可以提高一定的运行速度。这个在科学计算方面应用比较多一些。

MPI:

MPI是进程级的并行粒度，分布式存储，数据分配方式是显示的，具有很好的扩展性。适合于各种机器，但其编程模型比较复杂：

1. 需要分析计划分计算任务，并将任务映射到分布式进程集合中去计算。由于MPI是基于消息的，至于是基于任务划分还是数据划分，没有任何限制。具有很强的划分灵活性，这也就引起了复杂性，灵活也意味着复杂呀。简约的灵活才是硬道理。
2. 由于是进程级别的，就需要解决通信延迟和负载不平衡问题。要不效率也会大大折扣了。
3. 另外就是程序调试起来比较费劲。
4. 可靠性比较差。一个进程挂了，整个程序都错了。

OpenMP+MPI的组合也是一个应用研究方向。

MapReduce:

MapReduce是通过把对数据集的大规模操作分散到网络节点上实现可靠性；每个节点会周期性的巴完成的工作和状态的更新报告回来。如果一个节点保持沉默超过一个预设的时间间隔，主节点记录下这个节点状态为死亡状态。然后把分配给这个节点的任务发到别的节点上。

从上可见，Mapreduce是完全基于数据划分的角度来构建并行计算模型的。具有很好的容错能力，也很容易学习。可用于分布排序，web日志分析，构建索引，文档聚类，给予统计的机器学习（Mahout）等等了。

Hadoop是一个基于JAVA实现了MapReduce计算模型的分布式并行编程框架。关于Hadoop的技术调查请参考下面的调查资料。Hadoop技术调查。