MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型，最初由Google提出，并在Apache Hadoop中实现。MapReduce模型的主要思想是将大数据集划分成小的数据块，然后在多台计算机上并行处理这些数据块。

　　MapReduce模型的核心思想是将数据处理任务分解成两个部分：Map和Reduce。Map负责将原始数据集转换成一组中间结果，Reduce则负责将这些中间结果合并成最终结果。Map和Reduce都是用户自定义的函数，用户可以根据具体的应用场景编写自己的Map和Reduce函数。

　　在Hadoop中，MapReduce作为一种分布式计算框架，可以用于处理大规模数据集。它的主要优点包括：可靠性高、可扩展性好、易于编程、处理能力强等。通过MapReduce模型，用户可以在Hadoop集群上对PB级别的数据进行高效处理。