Hive适用于低延时的场景，比如联机事务处理。

实际上，Hive主要用于数据仓库和大数据分析领域，而不是低延迟的联机事务处理场景。Hive是基于Hadoop的一个数据仓库软件，它通过类SQL语言HQL来查询和管理存储在Hadoop集群中的大规模数据。Hive的优势在于能够处理大规模数据，并且具有与SQL相似的语法，使得数据分析师可以轻松地使用Hive进行数据查询和分析。

由于Hive的数据存储和查询是基于Hadoop的MapReduce计算模型，因此它的查询延迟较高。因此，如果需要低延迟的联机事务处理，可以考虑使用其他技术，比如Apache HBase或Apache Phoenix等。

相关问题

描述Hive的特点和适用场景

Hive 是基于 Hadoop 的数据仓库工具，它可以将结构化的数据映射为数据库表的形式，然后通过类 SQL 语言进行查询和分析。Hive 具有以下特点：

1. 处理大数据：Hive 是为大规模数据处理而生的，可以在海量数据集上执行数据分析任务。
2. 执行 SQL 查询：Hive 支持 SQL 查询，并通过 MapReduce 执行这些查询，让用户可以方便地使用 SQL 语言进行数据分析。
3. 高可扩展性：Hive 是基于 Hadoop 的分布式架构，支持在成千上万的节点上进行并行处理，具有高度的可扩展性。
4. 处理结构化数据：Hive 可以将非结构化的数据转化为结构化的数据表格形式，方便用户进行数据挖掘和分析。
5. 支持多种数据格式：Hive 支持多种数据格式，包括文本文件、序列化文件、压缩文件等。

Hive 适用于数据仓库、数据统计和数据挖掘等领域，可以帮助用户轻松地完成大规模数据的处理和分析。

Insert into适用于hive嘛

Hive并不像传统的关系型数据库那样支持实时的INSERT INTO语句，它主要用于大规模的批量数据加载（即ETL，Extract, Transform, Load过程）。如果你想往Hive表中添加新数据，通常会采用以下几种方法：

1. **使用LOAD DATA INPATH命令**：这个命令是从本地文件或其他源将数据加载到Hive表中，类似于传统的导入操作。

2. **创建分区表**：如果数据有一定的规律，可以按照时间或者其他分段依据创建分区表，然后定期将新数据插入到新的分区。

3. **使用Hive的INSERT OVERWRITE或者UPDATE TABLE命令**：这两种方式会在目标表中覆盖原有的数据，或者在满足条件的情况下替换原有数据。但这并不是真正的插入，而是类似更新的行为。

4. **使用外部表**：外部表允许你在Hive中引用非Hive元数据管理的数据源，如本地文件或者其它数据仓库系统的表，这样每次查询都像是插入一个新的记录。

需要注意的是，Hive的insert操作往往伴随着mapreduce任务，可能会有一定的延迟，不适合用于实时更新。