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MapReduce分散プログラミングフレームワークは非常に人気がありますが、現在のところ、多くの年にわたりリレーショナルデータベースシステムで標準となっている最適化技術が欠如しています。本論文では、MapReduceプログラムの意味論を検出するために静的コード解析を用いて、MapReduceプログラムの完全自動最適化を可能にするManimalを提案します。たとえば、if...文が真である場合にのみデータを生成するプログラマーのマップ関数は、基本的に選択条件をエンコードしています。コード解析により、これらの条件を検出し、特性化することができます。Manimalが適切なインデックスを持っている場合、MapReduceの実行を変更してそれを使用することができます。
Cafarella et al.(Sun)は、この問題を研究しました。