I 2004 offentliggjorde Google et papir om en proces kaldet MapReduce, der bruger en lignende arkitektur. MapReduce-konceptet giver en parallel behandling model, og en tilhørende implementering blev frigivet til at behandle enorme mængder af data. Med MapReduce, forespørgsler er opdelt og distribueret på tværs af parallelle noder og behandlet parallelt (Kortet trin). Resultaterne er derefter indsamlet og leveret (Reduce trin). Rammen var meget succesfuld, så andre ønskede at replikere algoritmen. Derfor blev en implementering af MapReduce rammen vedtaget af en Apache open-source projekt ved navn Hadoop. Apache Spark blev udviklet i 2012 som reaktion på begrænsninger i MapReduce paradigme, da det tilføjer evnen til at oprette mange kort operationer (ikke blot ved at reducere). Spørgsmål: Hvad var idéen med at forbedre ny databehandling?
model for parallel behandling