互联网数据处理、科学计算、商业智能等领域都存在着海量数据处理需求，存在大量数据密集型应用[1]。Google提出了MapReduce[2]编程模型，开发人员只需要编写单个节点的处理任务，由计算平台来提供任务的并行处理及维护，大大降低了并行编程的难度。这种计算平台通常建立在分布式文件系统之上，可以实现很好的可扩展性和容错性，逐渐成为云计算平台的重要组成部分。但是采用MapReduce编程模型开发一个数据密集型应用，用户不仅需要对各个数据操作按照MapReduce进行实现，还要实现多个操作之间中间数

互联网数据处理、科学计算、商业智能等领域都存在着海量数据处理需求，存在大量数据密集型应用[1]。Google提出了MapReduce[2]编程模型，开发人员只需要编写单个节点的处理任务，由计算平台来提供任务的并行处理及维护，大大降低了并行编程的难度。这种计算平台通常建立在分布式文件系统之上，可以实现很好的可扩展性和容错性，逐渐成为云计算平台的重要组成部分。但是采用MapReduce编程模型开发一个数据密集型应用，用户不仅需要对各个数据操作按照MapReduce进行实现，还要实现多个操作之间中间数