虚拟筛选是利用计算机模拟药物筛选过程,对化合物的活性做出预测,进而对较有可能成为药物的化合物进行有针对性的实体筛选。分子对接技术是虚拟筛选的主要方法之一。随着结构生物学的发展,化合物数量和靶标蛋白数量都在不断增加,虚拟筛选应用将面临海量数据存储和大规模计算处理的双重挑战。云计算技术为我们解决虚拟筛选中海量数据管理和计算提供了新思路和方法。Apache Hadoop是目前发展比较成熟的开源软件框架,提供的开源数据仓库工具Hive和并行编程模型MapReduce可为海量数据管理和并行计算提供技术支撑。本文以Hadoop、Hive技术为背景,对虚拟筛选自动化流程中海量数据查询管理、并行对接问题进行了研究,主要开展以下工作：1、基于Hive技术构建了一个支持大规模虚拟筛选的云数据库,提供查询和分析功能,并从底层Map和Reduce的分配以及Hive查询语言HQL两方面对虚拟筛选云数据库进行优化处理；2、利用MapReduce编程框架实现虚拟筛选并行分子对接功能,研究Hadoop调用第三方软件Dock6的关键问题,同时设计Map函数和Reduce函数,分别实现分子对接任务的分发和对接结果的汇总；3、通过数据加载、字段组合查询、多表连接查询、排序查询等方法对虚拟筛选云数据库进行多角度测试。本文的研究工作可为虚拟筛选云计算应用提供示范。