Hadoop作为一种比较流行的分布式计算框架，对于解决海量数据问题，比起价格昂贵且性能优异的大型计算机，拥有十分明显的优势。与此同时，分子动力学模拟是一种研究复杂物质有力的仿真方法，由于需要模拟的数据量非常大，所以对于计算机性能要求特别严格。因此，在Hadoop上运行分子模拟程序，具有节省软硬件资源、缩短模拟时间等研究意义。根据原子分解算法的基本思想和MapReduce编程模型特点，将需要计算时间最长的分子间作用力在Hadoop上实现。根据实验得出，基于Hadoop的分子间作用力的实现相比普通单机的实现差不多可以缩短20倍左右的计算时间。根据热力学量中可以并行的计算分子间势函数，利用Hadoop加速热力学量提取。实验结果表明，与普通单机算法相比，大约提高速度170倍左右。计算径向分布函数时，每个分子利用邻近分子搜索算法寻找周围的分子数目是可以并行的。因此，利用Hadoop实现并行算法。测试结果表明，比起普通单机算法大约可以有300多倍加速效果。