Why Map/Reduce?

從Google在OSDI'04上發表了Map/Reduce這篇Paper；到Yahoo！在06年僱傭Doug Cotting，
投入對Hadoop最大的關注，以期提高其計算能力對抗Google；再到CMU CS的系主任發表Tec
h report提出DISC（Data-Intensive Super Computing,在最近一次的Hadoop summit上，
他演講的slides將Super改成了Scalable）的概念，以及Intel、IBM與Stanford、CMU合作
基於Hadoop搞雲計算。Map/Reduce引入的並行計算模型得到了前所未有的關注和應用。

究竟什麼是Map/Reduce，爲什麼需要Map/Reduce，孟巖（此孟巖非彼孟巖，此孟巖是財幫
子的創始人之一）的這篇文章：Map Reduce - the Free Lunch is not over?闡述得很清
楚。（http://www.mengyan.org/blog/archives/2006/11/15/138.html）

隨着du-core，multi-core甚至Stanford在做的1024核的出現，我們的Programming Model
會慢慢從OOP轉到COP（concurrency-oriented programming）上來。而如何抽象這種progr
amming model的轉化，讓程序員更加方便的編寫並行化程序利用多核甚至分佈式系統的計
算能力，成爲了很多研究的熱點。Map/Reduce就是在這方面做出了不錯的努力，這是它的
價值！

於是，在Map/Reduce發表沒多久中，很多基於multi-core甚至GPU上的研究也在火熱的展開
。

Phoenix： from Stanford

"Evaluating MapReduce for Multi-core and Multiprocessor Systems" —
paper by Colby Ranger, Ramanan Raghuraman, Arun Penmetsa, Gary Bradski, and
Christos Kozyrakis; from Stanford University

很有趣的是，這篇在當年會議上被推薦爲best paper的論文居然出自於Stanford開的一門
課”Advanced Processor Design”上的project。（強大的stanford學生啊！）

Mars：from Hongkong University Science and Technology
（GPGPU很猖獗啊~）

# "Mars: A MapReduce Framework on Graphics Processors" — paper by Bingsheng
He, Wenbin Fang, Qiong Luo, Naga K. Govindaraju, Tuyong Wang; from Hong Kong
University of Science and Technology

Cell B.E. Architecture: from University of Wisconsin-Madison（不愧是CS
Architecture No 1的學校啊！）

# "MapReduce for the Cell B.E. Architecture" — paper by Marc de Kruijf and
Karthikeyan Sankaralingam; from University of Wisconsin-Madison

此外，還有一些項目也在應用Map/Reduce的思想。

QtConcurrent ：http://labs.trolltech.com/page/Projects/Threads/QtCo
ncurrent
Open Source C++ MapReduce (non-distributed) implementation from Trolltech

Skynet：http://skynet.rubyforge.org/
Ruby Map/Reduce Framework

最牛的不是語言，不是代碼，而是思想！還有Simplified的哲學！
學術界的力量也是不可低估的，很多很神奇很美妙的東西都來自於學術界。大家要好好珍
惜還在學習、做研究的機會。

Thanks to map/Reduce!
Thanks to lisp&other fp!
Thanks to lambda calculus!
Thanks to Alonzo Church!