Hive的listagg函数主要用于将多个行的值连接成一个字符串，这在实时计算中并不是一个典型的使用场景，因为Hive本身并不适合实时计算。它更常用于批量数据处理和分析。以下是Hive以及其他大数据处理框架的相关介绍：
Hive的局限性
- 实时计算支持不足：Hive设计初衷是用于批量处理和分析大规模数据集，而不是实时计算。
- 查询延迟：由于Hive将SQL语句转换为MapReduce任务执行，这导致了较高的查询延迟。
实时计算的趋势和需求
- 实时计算的重要性：随着企业对数据时效性要求的提高，实时计算成为大数据处理的一个重要趋势。
- Hive与其他技术的集成：尽管Hive本身不支持实时分析，但可以通过与Apache HBase、Apache Kafka、Apache Flink等技术的集成来实现实时数据处理和分析。
其他大数据处理框架
- Apache Flink：一个分布式流处理框架，提供了强大的实时数据处理和分析能力。
- Apache Kafka：一个分布式流处理平台，能够处理高吞吐量的实时数据流。
- Apache Spark：一个快速的通用计算引擎，也适用于实时数据处理和分析。
综上所述，listagg函数在Hive中主要用于批量数据处理场景，而不是实时计算。对于实时计算的需求，建议考虑使用其他更适合实时数据处理和分析的大数据框架和技术。