百度作为全球最大的中文搜索引擎公司，提供基于搜索引擎的各种产品，包括以网络搜索为主的功能性搜索；以贴吧为主的社区搜索；针对区域、行业的垂直搜索、MP3音乐搜索，以及百科等，几乎覆盖了中文网络世界中所有的搜索需求。
百度对海量数据处理的要求是比较高的，要在线下对数据进行分析，还要在规定的时间内处理完并反馈到平台上。百度在互联网领域的平台需求如下图所示，这里就需要通过性能较好的云平台进行处理了，Hadoop就是很好的选择。
在百度，Hadoop主要应用于以下几个方面：
- 日志的存储和统计；
- 网页数据的分析和挖掘；
- 商业分析，如用户的行为和广告关注度等；
- 在线数据的反馈，及时得到在线广告的点击情况；
- 用户网页的聚类，分析用户的推荐度及用户之间的关联度。
MapReduce主要是一种思想，不能解决所有领域内与计算有关的问题，百度的研究人员认为比较好的模型应该如下图所示，HDFS实现共享存储，一些计算使用MapReduce解决，一些计算使用MPI解决，而还有一些计算需要通过两者来共同处理。因为MapReduce适合处理数据很大且适合划分的数据，所以在处理这类数据时就可以用MapReduce做一些过滤，得到基本的向量矩阵，然后通过MPI进一步处理后返回结果，只有整合技术才能更好地解决问题。
