¿Es MapReduce un paso atrás?

La gripe que inevitablemente estoy incubando sumado a que llevo unos días un poco desconectado debido al esfuerzo de arrancar algo del que probablemente pronto tengáis noticia y que me tiene muy ilusionado, me ha hecho mantenerme un poco apartado del blog estos días y también de las noticias blogosféricas. Y claro, hoy al ir repasando mis feeds me he encontrado con el tremendo lio que se ha montado debido al último artículo de Michael Stonebraker: MapReduce: A major step backwards.

StoneBraker es una referencia dentro del mundo de la base de datos. Recientemente, uno de sus artículos tubo enorme aceptación al cuestionarse si las bases de datos relacionales habían quedado obsoletas en un mundo en el que las bases de datos especializadas tenían cada vez más éxito. Sin embargo, parece que ahora ha dado con un hueso muy duro de roer con la comunidad de la computación distribuida.

StoneBraker afirma en su artículo que MapReduce es un enorme paso atrás en la computación distribuida, en base a los siguientes argumentos:

• Representación de datos anticuada. No aprovecha los conocimientos adquiridos en los últimos años y las ventajas de utilizar esquemas y lenguajes de acceso a datos de alto nivel.
• Una aproximación menos que óptima basada en fuerza bruta.
• Nada nuevo, ya existía hace 25 años.
• Adolece de la falta de la mayor parte de funcionalidades disponibles dentro de las bases de datos relacionales.
• Es incompatible con todas las herramientas disponibles para bases de datos, es decir generadores de informes, herramientas de BI, data mining, data warehousing, etc.

Prácticamente todos los medios de noticias y bloggers están de acuerdo en que StoneBraker ha cometido un error muy básico, que es comparar peras con naranjas, bases de datos con algoritmos de computación distribuida.

Hay quien trata de exponer todos los errores del artículo y opina que los autores (David J. DeWitt es coautor) es que los autores se han despistado y que si en lugar de hablar de MapReduce hubiesen hablado de Amazon SimpleDB el artículo hubiera tenido sentido. Hay también es más drástico y opina que StoneBraker ya no es una referencia para él.

Hay quien también apunta que el propio Google es consciente que el algoritmo no es lo mejor que podría ser pero que cumple su objetivo perfectamente. Otras comunidades y blogs como High Scalability, InfoQ o YComb se han hecho también eco del tema.

Lo cierto es que a mi también me ha chocado bastante la comparación entre MapReduce y una base de datos. Leyendo el artículo, la verdad es que uno sigue el hilo y hasta puede estar de acuerdo en algún punto de los puntos uno, y dos; pero es en los siguientes puntos, tres, cuatro y cinco, donde el artículo pierde definitivamente el norte.

A mi me da la impresión de como si durante estos años un montón de gente hubiese acudido a estas personas con preguntas del estilo "¿Por qué necesito una base de datos si Google no la usa?", "¿Tienen alguna base de datos como BigTable?", "¿Por qué va Google tan rápido sin base de datos y la que ústedes nos han recomendado va tan lenta?", y se hayan querido despachar a gusto. Realmente me suena a esto. A un "estamos hartos de tantos emails sobre BigTable y vamos a dejar las cosas claras".

En fin, la verdad es que los que nos manejamos a niveles muchísimo más modestos, pues por lo menos podemos intentar aprovechar estos lios para pillar un poco de aquí y otro poco de allá en los comentarios y aprender los entresijos de algunas tecnologías. Que al final es lo que vamos a sacar en limpio :-)