Lásd az alábbi szakaszt, majd válaszolj a kérdésre ugyanabban a nyelven, mint a szakasz:  Passage: 2004-ben a Google kiadott egy tanulmányt egy MapReduce nevű folyamatról, amely hasonló architektúrát használ. A MapReduce koncepció egy párhuzamos adatfeldolgozási modellt biztosít, és egy kapcsolódó implementációt bocsátottak ki, hogy hatalmas mennyiségű adatot dolgozzon fel. A MapReduce segítségével a lekérdezéseket felosztják és elosztják párhuzamos csomópontokon, és párhuzamosan dolgozzák fel (a térkép lépése). Ezután összegyűjtik és továbbítják az eredményeket (a Reduce lépés). A keretrendszer nagyon sikeres volt, így mások is meg akarták másolni az algoritmust. Ezért a MapReduce keretrendszer megvalósítását egy Hadoop nevű Apache nyílt forráskódú projekt fogadta el. Az Apache Spark 2012-ben fejlesztették ki a MapReduce paradigma korlátozásai miatt, mivel hozzáadja a sok művelet beállításának képességét (nem csak a térképet, amelyet a csökkentés követ).  Kérdés: Mi volt az új ötlet, hogy az adatfeldolgozást beépítsük?
párhuzamos feldolgozási modell