我接触MapReduce时间不长，属于初学者的级别，本没有资格在这里谈“MapReduce与自然语言处理”的，不过这两天刚好看了IBM developerWorks上的《用 MapReduce 解决与云计算相关的 Big Data 问题》，觉得这篇文章有两大好处：第一，它有意或无意的给了读者不仅有价值而且有脉络的关于MapReduce的参考资料；第二，虽然文中没有直接谈“自然语言处理”，但是在最后的“下一步”引申中，它给关注MapReduce在文本处理的读者列出了一份与自然语言处理相关的参考资料，这些资料，相当的有价值。因此对于“MapReduce或者并行算法与自然语言处理”，结合这篇文章以及自己的一点点经验，我尝试在这里“抛砖引玉”一把，当然，仅仅是抛砖引玉。
MapReduce是Google定义的一套并行程序设计模式(parallel programming paradigm)，由两名Google的研究员Jeffrey Dean和Sanjay Ghemawat在2004年时提出，二人目前均为Google Fellow。所以两位Google研究员当年的论文是MapReudce学习者的必读：
'Google 工程师发表的文章 "MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters" 清楚地解释了 MapReduce 的工作方式。这篇文章导致的结果是，从 2004 年到现在出现了许多开放源码的 MapReduce 实现。'
同时在Google Labs上，有这篇文章的摘要和HTML Slides：
MapReduce is a programming model and an associated implementation for processing and generating large data sets. Users specify a map function that processes a key/value pair to generate a set of intermediate key/value pairs, and a reduce function that merges all intermediate values associated with the same intermediate key. Many real world tasks are expressible in this model, as shown in the paper.