迎接编程方式的变革
在摩尔定律的作用下，以前程序员根本不用考虑计算机的性能会跟不上软件的发展，因为约每隔 18 个月，CPU 的主频就会增加一倍，性能也将提升一倍，软件根本不用做任何改变，就可以享受免费的性能提升。
然而，由于晶体管电路已经逐渐接近其物理上的性能极限，摩尔定律在 2005 年左右开始失效了，人类再也不能期待单个 CPU 的速度每隔 18 个月就翻一倍，为我们提供越来越快的计算性能。Intel, AMD, IBM 等芯片厂商开始从多核这个角度来挖掘 CPU 的性能潜力，多核时代以及互联网时代的到来，将使软件编程方式发生重大变革，基于多核的多线程并发编程以及基于大规模计算机集群的分布式并行编程是将来软件性能提升的主要途径。
许多人认为这种编程方式的重大变化将带来一次软件的并发危机，因为我们传统的软件方式基本上是单指令单数据流的顺序执行，这种顺序执行十分符合人类的思考习惯，却与并发并行编程格格不入。
基于集群的分布式并行编程能够让软件与数据同时运行在连成一个网络的许多台计算机上,这里的每一台计算机均可以是一台普通的 PC 机。
这样的分布式并行环境的最大优点是可以很容易的通过增加计算机来扩充新的计算结点，并由此获得不可思议的海量计算能力, 同时又具有相当强的容错能力，一批计算结点失效也不会影响计算的正常进行以及结果的正确性。
Google 就是这么做的，他们使用了叫做 MapReduce 的并行编程模型进行分布式并行编程，运行在叫做 GFS ( Google File System )的分布式文件系统上，为全球亿万用户提供搜索服务。
Hadoop 实现了 Google 的 MapReduce 编程模型，提供了简单易用的编程接口，也提供了它自己的分布式文件系统 HDFS,与 Google 不同的是，Hadoop 是开源的，任何人都可以使用这个框架来进行并行编程。
如果说分布式并行编程的难度足以让普通程序员望而生畏的话，开源的 Hadoop 的出现极大的降低了它的门槛，读完本文，你会发现基于 Hadoop 编程非常简单，无须任何并行开发经验，你也可以轻松的开发出分布式的并行程序，并让其令人难以置信地同时运行在数百台机器上，然后在短时间内完成海量数据的计算。
你可能会觉得你不可能会拥有数百台机器来运行你的并行程序，而事实上，随着"云计算"的普及，任何人都可以轻松获得这样的海量计算能力。
例如现在 Amazon 公司的云计算平台 Amazon EC2 已经提供了这种按需计算的租用服务，有兴趣的读者可以去了解一下。