Hive与Hadoop结合使用，能够充分发挥Hadoop分布式计算框架的优势，提供高效、灵活且可扩展的大数据处理解决方案。以下是它们结合的一些主要优势：
- SQL友好：Hive提供类似于SQL的查询语言HiveQL，使得具有SQL背景的用户可以轻松地使用Hive进行数据查询和分析，降低了学习成本，提高了生产力。
- 大数据处理能力：基于Hadoop，Hive能够处理PB级别的大规模数据，通过分布式存储和计算，在多个节点上并行处理数据，提高了数据处理速度。
- 数据仓库功能：Hive提供了数据仓库的基本功能，如数据定义、数据加载、数据查询、数据分析等，用户可以使用Hive创建数据库、表、分区等结构，以便于管理和查询数据。
- 多种执行引擎支持：Hive支持多种执行引擎，如MapReduce、Tez和Spark，用户可以根据数据特点和业务需求，选择合适的执行引擎来优化查询性能。
- 数据类型丰富：Hive支持多种基本和复杂数据类型，如整数、浮点数、字符串、日期、数组、映射和结构等，这使得Hive能够处理各种类型的结构化数据。
- 扩展性：Hive支持用户自定义函数(UDF)，用户可以根据业务需求编写自定义函数来实现特定功能，同时支持与其他Hadoop生态系统组件(如Pig、Spark等)集成，提高了数据处理的灵活性。
- 高性价比的数据仓库解决方案：对于需要构建大规模数据仓库但预算有限的企业，Hive可以作为低成本的解决方案，尤其是在已有Hadoop集群的情况下。
Hive与Hadoop结合使用，为大数据分析提供了一个经济高效的解决方案，使得用户能够快速地处理和查询大规模的数据集，同时降低了数据管理和分析的成本。