Hive基于Hadoop的数据仓库工具，主要用于离线数据分析，其设计目标并非用于处理需要强一致性和低延迟的在线事务处理(OLTP)场景。因此，当考虑Hive的事务风险时，我们需要从多个角度进行分析。
Hive事务的主要风险
- 性能问题：Hive的事务处理可能不如专门为此设计的系统高效，尤其是在处理大量数据时。
- 复杂性：Hive的配置和管理相对复杂，需要专业知识和经验来优化集群性能和资源利用率。
- 版本兼容性：不同版本之间可能存在兼容性问题，尤其是在升级到新版本时，可能会导致现有的应用程序出现问题或性能下降。
- 数据一致性问题：由于Hive是基于批处理的，对于实时数据处理和分析的需求可能无法满足，在需要及时更新数据的场景下，Hive可能不是最佳选择。
Hive事务的特性
- ACID支持：Hive从0.14版本开始引入事务支持，提供ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)事务特性，适用于需要高数据一致性的场景。
使用Hive事务的场景和考虑因素
- 适用场景：Hive事务适用于需要高数据一致性的数据分析场景，如数据仓库和数据湖。
- 注意事项：在选择使用Hive进行事务处理时，需要充分评估业务需求和数据特征，确保Hive是最适合的解决方案之一。对于性能要求较高的场景，可以考虑将Hive与其他数据处理引擎(如Spark、Presto等)结合使用，以提高查询性能和实时性。
Hive在设计上并不适合处理需要强一致性和低延迟的在线事务，因此在考虑使用Hive进行事务处理时，需要谨慎评估业务需求和系统性能要求。