Hive和Cassandra都是数据存储和处理的系统，但是它们在很多方面有着不同的特点。
1. 数据模型
Cassandra使用基于列的数据模型，允许在一张表中存储非常大的列族，并且可以使用行键、列名和时间戳三个参数唯一定位一条数据。可以通过向行中添加或删除列，动态的修改数据的结构。
Hive使用面向行的数据模型，类似于传统的关系型数据库，使用表和行的形式存储数据。
2. 查询语言
Cassandra使用CQL（Cassandra Query Language）查询语言，它支持SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE等常用SQL语句。但是，CQL的数据模型不是关系型的，因此它不支持JOIN操作。
Hive使用类SQL的HiveQL查询语言，它支持大多数标准SQL语法，包括SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE等，也支持JOIN和GROUP BY等关系型数据库的操作。
3. 性能和可扩展性
Cassandra是一个高性能、高可扩展性的分布式系统，特别适合在大规模数据存储和处理方面使用。
Hive则是一个适用于数据仓库或离线批量处理的系统，通常用于处理大规模数据集。由于Hive在大数据处理中的特点，它的性能可能不如Cassandra，处理大规模数据时可能需要更长的时间。
4. 适用场景
Cassandra适用于需要高度可扩展且分散性的数据存储场景，例如实时数据分析、日志存储、互联网推荐系统，以及需要高可靠性的应用程序，如金融交易系统和社交媒体数据存储等。
Hive适用于各种类型的数据仓库和数据分析场景，例如数据挖掘、业务情报和报告，以及对数据集的离线处理和分析。
5. 实例说明
假设我们有一个日志存储场景。Cassandra可以最好满足我们的需求，因为Cassandra支持列族、列和行的高度可扩展性和高度分散性，可以处理大量的事件数据。
而Hive则更适合于第二个场景——离线处理和数据分析。当我们有一个数据集需要离线地分析时，Hive为我们提供了强大的工具和函数，同时也支持分析性的计算，例如GROUP BY和ORDER BY等操作。
总之，根据应用场景的不同，我们需要权衡选择Cassandra或Hive作为我们数据存储或处理的系统。