McCullough提到，虽然技术很有前景，但它也面临诸如安全、经济性和速度方面的无数挑战。如果Worker真有做坏事的动机，它是完全可以损坏作业的。如果你相信worker，你怎么会知道？在SETI@home情况下，一些个人博弈系统，这样他们等级就更高，在寻找外星人方面赢得更高级别。

　　McCullough也指出MapReduce运行中的大量数据集将会需要巨额资金用于在互联网中来回移动。即使带宽花费不是一个问题，运行库也会由于互联网的延误而受到影响。他提到：“如果没有人做很多跑腿的工作，挑选出基本的m/r基础架构，解决由于运行在开放、缓慢而昂贵的网络连接而引起的额外问题，将JavaScript MapReduce运行于HTTP协议之上的主意只是一个（公认的、可笑的）玩笑而已”。

　　在后来的一个公告中，Grigorik指出其性能和范围引发了很大的争论。有人关心作业服务器是一个单一点的失败，HTTP的无状态特性造成了对存储层的需求。但是，他相信这些问题在P2P社区已经被重视，出现了诸如BitTorrent和Distributed Hash Tables（分散式哈希表）协议书。

　　另外有些人关心JavaScript的速度。但是Grigorik指出由于浏览器的低门槛进入和广泛的应用，这使得集群计算得以实现，在这计算中，特别的计算机群可以突击解决问题，在几分钟内就可以贡献上千的CPU小时，然后几秒种解决问题。

　　很多开发商诸如80Legs和PluraProcessing现在正对大规模分布式计算模型进行商业化开发，提供低成本计算模型，虽然这不使用MapReduce或者JavaScript。PluraProcessing已经开发出一个分布式计算代码，游戏开发者可以将其加入基于Java的游戏。开发者要为每整月的CPU时间花费2.6美元。机构可以租赁这种能力，花费是传统的、基于云计算的服务器或者网格计算硬件价格的1/10。