Flink与Hive的集成可以实现实时数据处理，但这取决于多个因素，包括数据处理的复杂性、数据量大小以及集群配置等。以下是一些关键点：
Flink的流处理能力：Flink是一个强大的流处理框架，支持高吞吐量、低延迟的实时数据处理。它能够处理来自多种数据源的数据流，并提供了丰富的窗口操作和状态管理功能。
Hive的数据存储与查询：Hive是一个基于Hadoop的数据仓库，适用于批量数据处理和分析。它将数据存储为HDFS上的文件，并提供SQL查询接口。虽然Hive本身不是流处理框架，但它可以与Flink集成，以便在需要实时处理时执行实时查询。
集成方式：Flink与Hive的集成可以通过多种方式实现，例如使用Flink的JDBC连接器连接到Hive，或者使用Hive的存储过程与Flink进行交互。这些集成方式允许Flink从Hive中读取数据并执行实时处理。
实时处理性能：要实现实时数据处理，需要确保Flink集群具有足够的资源来处理数据流，并且Hive表的结构和配置能够支持实时查询。此外，还需要优化Flink作业和Hive查询的性能，以减少数据处理延迟。
总之，Flink与Hive的集成可以实现实时数据处理，但需要在集群配置、数据存储和查询优化等方面进行综合考虑。在实际应用中，建议根据具体需求和场景进行评估和选择。