Citește pasajul de mai jos și apoi răspunde la întrebarea de mai jos în aceeași limbă ca și pasajul:  Passage: În 2004, Google a publicat o lucrare despre un proces numit MapReduce care folosește o arhitectură similară. Conceptul MapReduce oferă un model de prelucrare paralelă, iar o implementare asociată a fost lansată pentru a procesa cantități uriașe de date. Cu MapReduce, interogările sunt împărțite și distribuite pe noduri paralele și prelucrate în paralel (etapa Map). Rezultatele sunt apoi colectate și livrate (etapa Reduce). Cadrul a fost foarte de succes, așa că alții au vrut să replice algoritmul. Prin urmare, o implementare a cadrului MapReduce a fost adoptată de un proiect open-source Apache numit Hadoop. Apache Spark a fost dezvoltat în 2012 ca răspuns la limitările paradigmei MapReduce, deoarece adaugă capacitatea de a configura multe operații (nu doar harta urmată de reducere).  Întrebare: Care a fost noua idee de a îmbunătăți procesul de date?
Model de prelucrare paralelă