MapReduce是一种用于海量数据并行处理的编程模型和算法框架，该课程的复习提纲主要包括以下几个方面的内容。
首先，在并行计算技术的介绍中，我们需要了解为什么需要进行并行计算。传统计算机性能的提升主要依靠提高字长、流水线微体系结构技术、提高集成度和提升主频等基本技术手段。然而，由于单处理器性能提升达到了极限，应用规模和数据量急剧增大，传统的计算方法已经无法满足大规模数据处理的需求，因此需要发展并行计算技术。
其次，在并行计算技术的分类中，我们需要了解主要的并行计算分类方法。其中，按数据和指令处理结构可以使用弗林(Flynn)分类来划分；按并行类型可以分为共享内存并行和分布式内存并行；按存储访问架构可以分为共享存储和分布式存储；按系统类型可以分为对称多处理系统和非对称多处理系统；按计算特征可以分为同步并行和异步并行；按并行程序设计模型和方法可以分为数据并行、任务并行和流水线并行。
然后，在并行计算的主要技术问题中，我们需要了解并行计算面临的一些关键技术问题。这包括多核/多处理器网络互连结构技术、存储访问体系结构、分布式数据与文件管理、并行计算任务分解与算法设计、并行程序设计模型和方法、数据同步访问和通信控制、可靠性设计与容错技术、并行计算软件框架平台以及系统性能评价和程序并行度评估等。
最后，在MPI并行程序设计部分，我们需要了解MPI的功能和特点，以及如何使用MPI进行并行程序设计。MPI是一种用于并行计算的消息传递接口，可以在分布式内存并行环境中进行通信和同步操作，具有高效、灵活和可扩展的特点。我们需要了解如何使用MPI实现并行算法、如何进行任务分解和负载均衡、如何进行数据通信和同步，以及如何评估并行程序的性能。
总的来说，大规模数据并行处理是为了应对日益增长的数据量和计算复杂度而提出的一种解决方案。通过并行计算技术，可以将大规模任务分解为多个子任务并行处理，从而加快计算速度和提高系统性能。在实际应用中，我们需要根据不同的并行计算需求选择合适的技术和算法，并进行系统性能评估和程序并行度评估。感谢Google公司（北京）中国大学合作部精品课程计划的资助，使得本课程能够提供相关的学习和复习内容。
