下の段落を参照し,その後の質問に,段落と同じ言語で答えます.  2004年にGoogleは同様のアーキテクチャを使用した MapReduceというプロセスに関する論文を発表しました MapReduceコンセプトは並列処理モデルを提供し,膨大な量のデータを処理するための関連実装がリリースされました. MapReduceでは,クエリは並列のノードに分割され,並列で処理されます (Mapステップ). 結果が収集され,配信されます (Reduceステップ). このフレームワークは非常に成功し 他の人もアルゴリズムを複製したかったのです そのため,MapReduceのフレームワークの実装はHadoopと呼ばれるApacheのオープンソースプロジェクトによって採用されました. Apache Spark は MapReduce パラダイムの限界に対応して 2012 年に開発されました. MapReduce パラダイムは,多くの操作を設定する能力を追加します (単に map を減算に続くだけではありません).  質問:データ処理を進めるという新しいアイデアは?
パラレル処理モデル