En 2004, Google publikigis artikolon pri procezo nomita MapReduce kiu uzas similan arkitekturon. La koncepto de MapReduce provizas paralelan prilaboran modelon, kaj rilata efektivigo estis liberigita por prilabori grandegajn kvantojn de datumoj. Kun MapReduce, demandoj estas disigitaj kaj distribuitaj trans paralelaj nodoj kaj prilaboritaj paralele (la Map-paŝo). La rezultoj tiam estas kolektitaj kaj liveritaj (la Redukti paŝon). La kadro estis tre sukcesa, do aliaj volis reprodukti la algoritmon. Tial, efektivigo de la MapReduce-kadro estis adoptita de malfermfonta projekto Apache nomita Hadoop. Apache Spark estis evoluigita en 2012 en respondo al limigoj en la MapReduce-paradigmo, ĉar ĝi aldonas la kapablon starigi multajn mapoperaciojn (ne nur per reduktado).
modelo de paralela prilaborado