Hive导出功能可以处理大数据，但是其处理能力取决于多个因素，如硬件配置、数据量大小、Hive配置等。
Hive是一个基于Hadoop构建的数据仓库分析系统，主要用于数据提取、转化、加载，以及大规模数据的存储、查询和分析。当需要将Hive中的数据导出时，可以使用hive export命令。该命令可以将查询结果导出为多种格式，如文本文件、CSV文件、Parquet文件等。
在处理大数据时，Hive导出可能会遇到一些挑战，例如：
- 硬件资源限制：如果硬件资源（如CPU、内存、磁盘空间等）不足，可能会导致导出过程变慢或失败。
- Hive配置问题：Hive的配置参数也会影响其处理大数据的能力。例如，如果Hive的内存配置不足，可能会导致查询执行缓慢或失败。
- 数据量过大：如果需要导出的数据量非常大，可能会导致导出时间过长，或者在导出过程中出现内存溢出等问题。
为了提高Hive导出大数据的能力，可以采取以下措施：
- 增加硬件资源：根据实际需求增加服务器的CPU、内存、磁盘空间等硬件资源，以提高Hive的处理能力。
- 优化Hive配置：根据实际情况调整Hive的配置参数，例如增加内存配置、优化查询计划等。
- 分批导出：将大数据集分成多个小数据集进行导出，以减少单次导出对系统资源的占用和压力。
- 使用其他工具：如果Hive导出大数据的能力仍然无法满足需求，可以考虑使用其他工具或技术进行数据导出，例如使用Apache Spark等大数据处理框架。
总之，Hive导出功能可以处理大数据，但需要根据实际情况采取相应的措施来提高其处理能力。