基于hive技术的系统设计推荐

基于Hive技术的系统设计推荐如下：

1. 数据仓库系统设计：将数据存储在HDFS中，使用Hive作为数据仓库系统，实现数据的采集、清洗、转换和分析。数据可以通过Sqoop或Flume工具从不同的数据源中导入到HDFS，然后通过Hive进行数据分析和查询。

2. 实时数据处理系统设计：使用Hive作为实时数据处理系统的存储层，将实时数据存储在Hive中，并使用Apache Storm或Apache Spark Streaming作为实时数据处理引擎，实现实时数据的处理和分析。

3. 分布式日志分析系统设计：使用Hive作为日志存储层，将日志数据存储在Hive中，并使用Apache Flume或Kafka将日志数据导入到Hive中，然后使用HiveQL或Pig Latin进行数据分析和查询。

4. 数据可视化系统设计：使用Hive作为数据存储层，将数据存储在Hive中，并使用Apache Zeppelin或Tableau等数据可视化工具对数据进行可视化展示。

总之，使用Hive作为数据存储和查询工具，可以实现大规模数据的存储和处理，同时也可以实现数据的高效查询和分析。