什么样的问题hive解决不了只能通过mapreduce编程解决

Hive通常用于处理大规模结构化数据，但它不适用于所有类型的数据处理任务。以下是一些Hive无法解决的问题：

复杂的数据处理逻辑：如果需要执行非常复杂的数据处理逻辑，Hive可能不足够。例如，如果需要实现自定义聚合函数或需要使用非标准算法进行数据分析，可能需要使用MapReduce编程。
低延迟查询：Hive是一种批量处理工具，因此可能无法提供实时查询。如果需要实时查询或有较短的响应时间要求，则需要使用其他工具或技术。
处理非结构化数据：Hive适用于处理结构化数据，但如果需要处理非结构化数据，例如文本、图像或音频文件，则需要使用其他工具或技术。
处理小规模数据：Hive通常用于处理大规模数据，如果处理的数据规模较小，则使用Hive可能会导致性能下降。在这种情况下，使用MapReduce编程可能更为适合。
处理实时数据流：如果需要处理实时数据流，则Hive可能无法提供足够的性能。在这种情况下，可能需要使用流处理技术，例如Spark Streaming或Flink。