hive最適合於資料倉儲應用程式，使用該應用程式進行相關的靜態資料分析，
不需要快速響應給出結果，而且資料本身不會頻繁變化。
hive不是乙個完整的資料庫。hadoop以及hdfs的設計本身約束和侷限性地限制了hive所勝任的工作。
其中最大的限制就是hive不支援記錄級別更新、插入、或者刪除操作。但是使用者可以通過查詢生成新錶或者將查詢結果匯入檔案中。同時，因為hadoop是乙個面向批處理的系統，而mapreduce任務（job）的啟動過程需要消耗較長的時間，所以hive查詢延時比較嚴重。傳統資料庫中在秒級別可以完成的查詢，在hive中，即使資料集相對較小，往往也需要執行更長的時間。最後需要說明的是，hive不支援事務。
因此，hive不支援oltp(聯機事務處理)所需要的關鍵功能，而更接近成為乙個olap（連線分析處理）工具。
但是我們看到，由於hadoop本身的時間開銷很大，並且hadoop所被設計用來處理資料規模非常大，
因此提交查詢和返回結果是可能具有非常大的延時的，所以hive並沒有滿足olap
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