MapReduce是一种编程模型，用于处理和生成大数据集，它是Hadoop的核心组件之一。MapReduce任务通常分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，输入数据被分割成小数据块，每个小数据块由一个Mapper进行处理，生成一系列的键值对（key/value pairs）。在Reduce阶段，这些键值对被排序和分组，然后由Reducer处理，得到最终的输出结果。
在Hive中，用户可以通过编写HiveQL（类似于SQL）查询语句来定义MapReduce任务。Hive将HiveQL语句转化为MapReduce任务，并在Hadoop集群上执行这些任务。因此，可以说Hive是基于MapReduce的查询和分析工具，它充分利用了Hadoop的分布式处理能力，能够对大规模数据进行高效的处理和分析。
需要注意的是，虽然Hive是基于MapReduce的，但它并不直接使用MapReduce API。Hive将HiveQL语句转化为MapReduce任务后，通过自己的执行引擎来执行这些任务，这个执行引擎称为“HiveServer2”。Hive还提供了自己的文件格式和存储机制，例如Hive表的默认存储格式是面向列的ORC（Optimized Row Columnar）格式，这使得Hive在处理大规模数据时具有更好的性能和扩展性。
所以Hive基于MapReduce的数据仓库工具，它通过HiveQL提供了SQL查询功能和MapReduce编程接口，使得用户可以方便地对大规模数据进行处理和分析。