数据分析软件提供商MapR Technologies已使其企业级Apache Hadoop发行版可在6月28日在旧金山的Google I / O上推出的新Google Compute Engine上运行。MapR说，Google Compute Engine上的MapR将作为免费的私人Beta版面向部分用户提供。对大数据分析感兴趣的人应该审查并填写提名表格。

新的Google服务与MapR的Hadoop相结合，使用户可以按需配置大型MapR集群，并将其部署为基于云的分析系统。

Google最初将MapReduce开发为内部搜索框架，后来在Yahoo的Doug Cutting领导下激发了Hadoop社区的发展。现在，通过MapR的Hadoop发行版，IT经理可以将Google的基础架构用于大数据分析。

MapR通过在1分钟20秒内完成1TB TeraSort作业，在Google I / O会议上展示了其声称的价格/性能突破。在具有1256个节点，1256个磁盘和5,024个内核的云中的Google Compute Engine集群上实现了这一结果-整个基于订阅的交易的成本约为16美元。

该结果与现有的世界纪录1分钟2秒相比，当时的世界记录是物理集群的磁盘数量是磁盘的四倍多，核心数量是磁盘的两倍，服务器数量在200台之内，估计成本超过500万美元。

MapR与Google Compute Engine的集成包括一个标准MapR计算配置菜单。用户可以在Google Compute Engine中灵活地按需付费，并在必要时启动超过1000个节点集群。