在本文中，Jeffrey Dean和Sanjay Ghemawat两位Google工程师阐述了MapReduce编程模型及其在大规模集群上的实现。MapReduce是一种为了简化在大型集群上处理和生成大数据集的编程模型和相关实现。开发者通过指定map函数和reduce函数，处理键值对，生成中间键值对，并将所有中间值与相同的中间键进行合并。
MapReduce编程模型允许程序员以一种函数式风格编写程序，该模型自动将程序并行化，并在一系列普通商用机器上执行。运行时系统负责数据的分割、程序执行的调度、机器故障的处理，以及必要的机器间通信管理。这使得没有任何并行和分布式系统经验的程序员，也能够轻松地利用大型分布式系统的资源。
MapReduce实现运行在大规模商用机器集群上，并且具有高度的可扩展性。典型的MapReduce计算过程可以在成千上万台机器上处理数TB级别的数据。Google的员工们发现该系统易于使用，已有数百个MapReduce程序被实现，每天在Google的集群上执行的MapReduce作业数量超过一千个。
在引言部分中，作者介绍了过去五年中他们在Google内部实现的数百个特殊目的的计算。这些计算处理大量的原始数据，例如爬取的文档、网站请求日志等，以计算各种派生数据，例如倒排索引、各种网络文档图结构的表示、每个主机爬取的页面数量的摘要、某一天中查询最频繁的词等。大多数这样的计算在概念上是直接的，但输入数据通常很大，而且必须在大量机器上分布式计算，以在合理的时间内完成。
并行化计算、数据分配以及故障处理等问题的复杂性，通常会使得原始简单计算的处理过程变得不明显。在MapReduce模型下，许多现实世界的任务都能够被表达为这个模型，正如这篇论文所展示的。
MapReduce模型的优点在于它使得大数据的处理变得透明和简洁。程序员不需要关注分布式计算的复杂细节，如数据分割和任务调度，因为运行时系统已经接管了这些工作。这种抽象降低了开发分布式应用的难度，使得非专业人士也能够有效地利用大规模计算资源。
此外，MapReduce模型的一个关键特性是它的可扩展性。它可以处理大量的数据，并且可以部署在成千上万台机器上。这种可扩展性意味着它可以用于不同的应用场景，从简单的数据分析到复杂的机器学习算法。
尽管MapReduce模型在Google内部得到广泛应用，并被证明在处理大规模数据集时非常有效，但随着大数据技术的发展，出现了其他的一些处理框架，比如Apache Hadoop、Apache Spark等，它们也受到了广泛的关注。尽管如此，MapReduce模型仍然是大数据处理领域的一个重要里程碑，并且它的很多核心概念仍然在现代的数据处理框架中得到应用。
对于IT行业特别是大数据处理领域来说，MapReduce论文具有深远的意义。它不仅提出了一个创新的解决方案来处理大规模数据集，还为后续大数据处理技术的发展奠定了基础。由于其易于理解和使用的特性，MapReduce成为了许多大学和研究机构教学中的一个重要内容，帮助新一代的工程师和研究人员理解并掌握大数据处理的基本原理和实践方法。
