如何高效处理全球信息一直是Google的狂热追求，而其自行开发的C++编程工具MapReduce就在其中扮演着关键角色。它可以多线程同时执行大规模数据集(1TB以上)的并行运算，是日常超大计算量的完美方案。
Google今天自豪地宣布，他们只需要短短68秒钟就能完成对1TB数据的排序处理。这些数据都是未压缩的文本文件，使用Google File System文件系统存储在1000台计算机上。在此之前，Google处理分布于910台计算机上的等量数据需要耗时209秒，效率只有现在的三分之一左右。
当然，信息爆炸时代的数据量远远不只是TB级别，更常见的是一千倍的PB级别。在今年1月份的时候，Google MapReduce平均每天的数据处理量是20PB，相当于美国国会图书馆今年5月份存档网络数据的240倍。
那么Google MapReduce对4000台计算机上的1PB数据进行排序处理需要多长时间呢？答案是6小时零2分钟。放眼全球，除了Google还没有谁具备这种高速处理能力。