MapReduce框架能够很好的处理大规模的数据计算，但是在实现需要迭代类算法时的效率比较低。一是由于为了提高可靠性，在Map和Reduce过程中都有写磁盘的过程，计算结果并不是直接在计算子过程之间传递；对于迭代类的计算，这种模式会导致在循环计算中反复I/O；二是Map和Reduce的串行结构还不能直接适用于循环或者链式的计算。尽管如此，Map-Reduce的计算思想对当前迭代计算框架的发展有很大的影响，许多框架或者基于MapReduce进行修改，或者借鉴了其计算思想进行设计。
下面是一些已有的迭代计算框架：
- twister (http://www.iterativemapreduce.org):这是一个java写的开源框架，使用Map-Reduce这种模式，上一轮reduce的结果会直接传送到下一轮的map，用户可自定义迭代结束的条件。但是它不能对大数据集进行自动切分，不支持HDFS，而且把所有数据都扔到内存里。在2011年3月发布完0.90后就没下文了，作者Jaliya Ekanayake等也离开实验室，不知所踪......
- haloop (https://code.google.com/p/haloop/)：这是基于Hadoop进行扩展的迭代式计算框架，它提供了一套新的API用于程序开发，使用的编程语言是Java。但是相关社区极不活跃，也不知道下一步的计划.....
- Spark（http://www.spark-project.org）:这是当前较为活跃的一个开源框架，主要目的是用于处理大数据集上的迭代式算法（机器学习）和交互式查询（数据挖掘的一些工具）。它使用scala开发，使得编程代码异常简洁，但最近也发布是了Java API接口；它使用Mesos/YARN作为底层的调度框架，并且和hadoop和Ec2紧密集成，可以直接读写hdfs或S3的文件进行计算。最近发布了0.6.0版本，是一个值得关注的项目。
- DPark（https://github.com/douban/dpark）：这是Spark的Python克隆，由豆瓣的牛人开发，在豆瓣内部有使用。
- 此外还有一些图计算框架，如Apache Hama(http://hama.apache.org/)和Giraph（ http://incubator.apache.org/giraph/）:基本上是参考google pregel的开源实现。
总的来说，当前这些迭代计算的框架还是处于发展阶段，远不如MapReduce和Hadoop生态区成熟。