为了让其他人在他们所做的改变被接受之前可以进行测试，有一些开发需要并行化。
在机群系统上寻求共享存储编程乃至支持自动并行一直是并行计算的研究热点。
其结果已经在流程分析、优化和并行化等方面起到了重要作用，效果较好。
作为分布式框架，Hadoop让许多应用程序能够受益于并行数据处理。
因此，这只需要最少的努力就可以提供自动的并行处理能力。
并行的可行性主要取决于服务间的依赖关系。
客户端的主要挑战是对发起请求（fork）和合并响应（join）的聚合、并行处理和编排。
这些技术提高的可能性，大规模并行和随之降低成本获得的数据点。
本文对串行程序并行化部分算法的研究和改进具有一定的现实意义。
类似对SQL的处理一样，并行的版本通过语言本身来处理，而无需开发人员的努力。
为悬架产品乃至底盘产品的综合化、集成化、并行化设计打下了基础。
并行算法求解的效率受到主节点分配任务时是否均衡的影响。
但如果数据块过小，信息互通本身花费的时间太长会导致计算的终止，这样并行所带来的好处就没有了。
与同类研究相比，它无需用户关心程序的并行控制，具有简单易用性。
根据MPEG-2视频标准的分层模式，可以在不同层上进行并行化处理。
将建模软件移植到微机上运行，实现了自动化、并行化和可视化。
因此我们怀疑是否可以使用集群，利用它的并行处理能力作为解决大量数据传输的方法。
这些块数据操作非常重要，因为他们可以通过内部遍历实现自动化的并行操作。
因此，对于串行软件进行自动并行化的研究成为解决这个问题的途径。
本文提出了一种有效分割目标文本，且能在并行体系结构下实现的模式匹配的方法。
一个成熟的并行领域就是大数据集中的排序和搜索。
这样做的一大优点是并行处理都是在幕后进行的，您并不需要在程序中显式地进行编码。
例如，您可能知道某个委派非常耗费资源，所以很肯定平行化作业一定有益于查询。
程序员的高产出，因为用并行的代码独立实现了业务逻辑
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