Hive是一個基於Hadoop的數據倉庫工具，主要用於處理和分析存儲在Hadoop分散式檔案系統（HDFS）中的大量結構化數據。以下是Hive的主要作用：
Hive可以將結構化的數據檔案映射為資料庫表，並提供類似SQL的查詢語言（HiveQL）來查詢和分析這些數據，HiveQL語句被轉換為MapReduce、Tez或Spark等底層計算框架的任務來執行，這使得開發人員可以使用類似關係型資料庫的方式來查詢和分析大數據，而無需編寫複雜的MapReduce應用程式。
Hive的學習成本較低，使得傳統數據分析人員更容易上手，它提供了統一的元數據管理，並支持與Pig、Spark等其他大數據工具共享元數據。
由於Hive的設計目的是進行海量數據的離線批處理，它通常不適合用於實時查詢或需要低延遲的套用場景，Hive生成MapReduce作業可能會導致較高的延遲，且不支持某些複雜的SQL操作，如UPDATE或非等值連線。儘管如此，Hive在大數據架構中仍然扮演著重要角色，特別是在需要處理和分析超大規模數據集的數據倉庫場景中。