OpenMP，MPI，MapReduce 比较
OpenMP，MPI，MapReduce 比较 - all blue - ITeye技术网站
OpenMP，MPI，MapReduce 比较
参考：
http://blog.csdn.net/zhuliting/article/details/5911018
OpenMP和MPI是并行编程的两个手段，对比如下：
OpenMP采用共享存储，意味着它只适应于SMP,DSM机器，不适合于集群。MPI虽适合于各种机器，但它的编程模型复杂：
其中第2个问题感受深刻。每次听我们部门并行组的人做报告，总是听到他们在攻克通信延迟大和负载不平衡的问题。一种并行算法的好坏就看它有没有很好的解决这两个问题。
与OpenMP，MPI相比，MapReduce的优势何在呢？附：
相关评论：
OpenMP在科学计算方面居于统治地位，对于多线程方面（包括多核）有很大的优势。
OpenMP+MPI的组合方式在集群方面有很成熟的案例。
MapReducesh是Google的人研究出来的一个模型，开发的一个针对大规模群组中的海量数据处理的分布式编程模型以上为转载！
SMP(Symmetric multi-processing)，共享总线与内存，单一操作系统映象。在软件上是可扩展的，而硬件上不能。
DSM（distributed shared memory），SMP的扩展。物理上分布存储；单一内存地址空间；非一致内存访问；单一操作系统映象。
自动并行；
容错；
MapReduce学习门槛低。
需要分析及划分应用程序问题，并将问题映射到分布式进程集合；
需要解决通信延迟大和负载不平衡两个主要问题；
调试MPI程序麻烦；
MPI程序可靠性差，一个进程出问题，整个程序将错误；
OpenMP:线程级（并行粒度）；共享存储；隐式（数据分配方式）；可扩展性差；
MPI：进程级；分布式存储；显式；可扩展性好。