MapReduce 的模型挺适合大数据的，尤其是那些超大的数据集。通过它，你可以轻松地把任务分解成许多小部分在不同机器上并行运行。比如你只需要写好Map和Reduce函数，系统会帮你数据分配、容错、负载均衡等复杂细节。这就让你具体的数据，而不必担心分布式计算的底层实现。

像 Google 内部，MapReduce 已经被用来 TB 级别的数据集，效率相当高。它能好地应用于文档抓取、Web 日志、倒排索引生成等场景。，MapReduce 让大规模数据变得不再复杂，完全可以利用分布式资源来提高计算性能。

如果你还没接触过 MapReduce，可以先看看相关文档，了解它的基本概念和应用场景，之后你会发现它简化了多工作，是在海量数据时。

如果你对并行计算感兴趣，想深入了解 MapReduce 的工作原理，可以参考相关文献，进一步理解它如何高效地大规模数据问题。