MapReduce和Hive是处理大规模数据集的两个重要工具，它们在数据处理模型、适用场景和易用性等方面存在差异，具体分析如下：

1、数据处理模型

MapReduce：是一个编程模型，用于大规模数据集的处理，它通过将任务分为两个阶段——映射(map)和归约(reduce)——来处理数据。

Hive：是基于Hadoop的一个数据仓库工具，它将SQL查询转换为MapReduce任务来执行，Hive让开发者能够使用熟悉的SQL语法进行大规模数据处理，而不需深入MapReduce编程细节。

2、适用场景

MapReduce：适合处理日志文件和其他结构复杂的数据，需要ETL预处理，然后才能用Hive进一步分析。

Hive：适用于结构化数据的查询和分析，特别擅长处理结构化和非结构化数据的转化后的数据分析。

3、易用性

MapReduce：编程复杂，需要Java等编程语言的知识，对开发者的要求较高。

Hive：用户只需掌握SQL，相对容易上手和使用，降低了技术门槛。

4、性能

MapReduce：直接操作HDFS，灵活且能自定义优化，但性能优化常常需要手动介入，效率受限于程序编写的质量。

Hive：虽然方便，但在处理大规模数据时可能会因查询优化不足遇到性能瓶颈。

5、容错性

MapReduce：具有较强的容错性，因为它基于Hadoop框架设计，可以处理节点失败的情况。

Hive：容错由底层的Hadoop集群管理，因此也继承了Hadoop的容错特性。

6、扩展性

MapReduce：由于其低层次的操作，可以更灵活地扩展和定制处理逻辑。

Hive：扩展性依赖于其查询优化器和执行引擎，但通常不需要修改底层代码即可扩展处理能力。

7、成本

MapReduce：开发和运维成本相对较高，因为需求定制化开发和精细调优。

Hive：由于其高层次的抽象，可以降低开发和维护成本。

8、灵活性

MapReduce：更加灵活，可以自定义数据处理的逻辑。

Hive：灵活性较差，仅限于SQL所能表达的查询和处理。

针对上述分析，提出以下几点建议：

对于需要高度定制化和优化的数据处理任务，MapReduce是更适合的选择。

对于快速开发和处理结构化数据的需求，使用Hive将更为高效。

考虑技术人员的技能和经验，选择最熟悉的工具以降低学习成本。

MapReduce为数据处理提供了更大的灵活性和深度，但要求更高的技术能力和开发投入，而Hive则以其易用性和快速部署著称，适合处理结构化数据和进行快速查询，实际应用中通常会结合两者的优点，如先使用MapReduce进行数据预处理，再交由Hive进行分析查询，以达到最佳的数据处理效果。