Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库分析系统，主要用于离线批处理场景，它并不支持实时查询。Hive 的设计目标是将大量数据存储在 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）中，然后通过 MapReduce 等批处理框架进行数据分析和处理。
然而，有一些方法可以在 Hive 中实现实时查询，例如：
使用 Apache HBase 作为底层存储，Hive 可以直接查询 HBase 中的数据。HBase 是一个分布式的、可扩展的大数据存储系统，支持实时读写操作。
使用 Apache Druid 作为实时数据摄取层，将数据从 Hive 导入 Druid，然后使用 Druid 的实时查询功能进行查询。Druid 是一个高性能的实时数据仓库和分析系统，适用于实时查询场景。
使用 Apache Spark 作为计算引擎，将 Hive 数据加载到 Spark 中，然后使用 Spark 的实时查询功能进行查询。Spark 是一个强大的大数据处理框架，支持实时流处理和批处理。
总之，虽然 Hive 本身不支持实时查询，但可以通过与其他大数据技术结合，实现实时查询功能。