1、hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。
2、该词是一种典型的数据仓库分析工具。常用HQL”Hive查询语言”进行数据分析，具有SQL语法和类似SQL的查询优化器。Hive让开发人员能够轻松地处理和分析大数据集，使用Hive可以在不了解MapReduce细节的情况下，开发基Hadoop的大规模数据处理应用程序。
3、hive可以很好的结合thrift和控制分隔符，也支持用户自定义分隔符。hive基于hadoop，hadoop是批处理系统，不能保存低延迟，因此，hive的查询也不能保证低延迟。hive的工作模式是：提交一个任务，等到任务结束时被通知，而不是实时查询。
4、Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理和分析大规模数据。Hive的背景和基本概念 Hive是Apache的一个开源项目，建立在Hadoop之上。它提供了一种类似SQL的查询语言——Hive QL（HQL），使得非程序员也能轻松进行大数据查询和分析。
5、Hive是一个建立在Hadoop上的开源数据仓库基础设施，通过Hive可以很容易的进行数据的ETL，对数据进行结构化处理，并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。 Hive提供了一种简单的类似SQL的查询语言—HiveQL，这为熟悉SQL语言的用户查询数据提供了方便。
1、没有，hadoop不擅长实时在线处理，推荐storm 在2011年Storm开源之前，由于Hadoop的火红，整个业界都在喋喋不休地谈论大数据。Hadoop的高吞吐，海量数据处理的能力使得人们可以方便地处理海量数据。但是，Hadoop的缺点也和它的优点同样鲜明——延迟大，响应缓慢，运维复杂。
2、hadoop对于实时在线处理有优势吗？直接使用hadoop进行实时处理时没有优势的，因为Hadoop主要解决的是海量批处理作业计算问题，但是可以使用基于Hadoop的分布式NOSQL系统HBase系统以及相关实时处理系统： 基于Hadoop的HBase可以做到实时处理以及相关需求的实时计算，主要解决海量key，value相关查询计算等需求。
3、hadoop一般是应用于冷数据处理，对于实时数据，如果非要使用，可以变着方法使用。方法一：在hadoop上使用hbase数据库，以为hbase是不走Map/Reduce的，所以操作在毫秒级。
4、当前肯定是有优势的，因为hadoop主要是做批处理计算的，实时处理不是hadoop的优势，虽然说spark streaming也是流处理模型，但是毕竟是新兴大数据的模型，它的streaming还没有被很多公司所应用，所以当前还是storm的流式计算模型有优势。
5、实时处理软件有Hadoop。实时处理软件音频处理软件有很多种，Audacity包含录音等功能，内置60种界面语言。Adobe Audition是一个专业音频编辑和混合软件。Ocenaudio有实时的效果预览，支持段落多重选择。LMMS可以合成声音或音乐剪辑。WavePad可以创建和编辑语音，音乐和其他录音。
HBase是一种分布式、可扩展的NoSQL数据库，它是基于Hadoop的HDFS文件系统构建的。HBase被设计用来处理海量数据，并提供高可靠性、高性能的读写操作。它采用了分布式存储和计算的方式，可以在数千台服务器上存储和处理PB级别的数据。
深入了解 HBase：NoSQL 数据库的魅力与核心原理HBase，这个强大的分布式 NoSQL 数据库，凭借其在大数据存储、高并发写入和实时查询方面的卓越性能，成为数据处理领域的热门选择。它巧妙地将数据存储在 HDFS 上，实现了与传统数据库的不同之处。
HBase是一个基于Apache Hadoop的面向列的NoSQL数据库，是Google BigTable的开源实现。它运行在HDFS之上，为Hadoop提供类似于BigTable规模的服务。HBase针对半结构化数据，是一个多版本的、可伸缩的、高可靠的、高性能的、分布式的和面向列的动态模式数据库。
Hbase是一个构建在hdfs之上。Hbase是Hadoop开源项目下的一个子项目，是一个构建在hdfs之上，支持分布式，水平扩展，数据多版本等特性的NoSQL数据库。现广泛应用于大数据的存储和查询场景。
