MapReduce和Hive都是建立在Hadoop之上，用于大数据处理。
MapReduce
MapReduce是一种分布式计算框架，它采用了分而治之的思想，将数据拆分成多个小块，由不同的计算节点来处理这些小块，最后将这些节点的处理结果合并起来，得到最终的结果。MapReduce中的Map和Reduce操作分别是数据的处理和聚合操作。
比如，我们需要计算出一个网站访问量排名前10的文章，如果直接对整个数据集进行计算，计算量太大，效率低下。使用MapReduce，我们可以将数据集进行分割，由不同的计算节点并行处理各自的数据块，然后再将局部结果合并得到最终结果。这可以显著提高数据处理的效率。
Hive
Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，它支持SQL查询，并且可以将SQL转化成MapReduce作业来处理数据。Hive旨在为那些熟悉SQL语言的用户提供更容易使用Hadoop的方法。
当我们需要从大量数据中查询一些具体信息时，往往会借助Hive来进行。例如，我们可以使用Hive查询出某个网站每个月的访问量，以做出更好的业务决策。
区别
MapReduce和Hive都可以用于大规模数据处理，但它们的设计思路和具体用途有所不同。
MapReduce是一种分布式计算框架，它针对计算密集型任务进行了优化，可以处理各种类型的复杂数据分析任务。MapReduce的核心是Map和Reduce操作，这些操作需要自行编写代码实现。
Hive则是一个数据仓库工具，它针对数据存储和查询进行了优化。相比于MapReduce，Hive更注重数据的存储和查询，并且支持SQL查询，相对于MapReduce更容易使用。
相比MapReduce，Hive使用SQL语言进行查询，相对于编写Map和Reduce操作而言，SQL语言更易于理解和编写，因此比较适合数据分析师等不擅长编写代码的用户。
无论是MapReduce还是Hive，都能够处理大量数据，但各自更擅长处理不同类型的任务。对于每个具体的任务，需要根据具体情况选择适合的工具。
举个例子，如果我们需要查询一个网站在某段时间内访问量最高的文章，可以使用Hive进行处理，而如果需要对文本进行文本挖掘或者机器学习分析，应该使用MapReduce。
总之，MapReduce和Hive都是可靠的大数据处理工具，我们需要理解它们之间的不同之处，以根据业务需求来灵活运用。