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。它可以将结构化的数据文件映射为数据库表，并提供完整的 SQL 查询功能。然而，Hive 本身并不支持实时更新。
Hive 的主要设计目标是提供高性能的批量数据处理能力，因此它的数据加载和处理是离线的。这意味着在向 Hive 表中插入或更新数据时，需要先删除旧数据，然后插入新数据。这种处理方式在实时性要求较高的场景下可能不太适用。
然而，有一些方法可以在一定程度上提高 Hive 数据的实时性：
使用 Hive 的实时计算引擎（如 Apache Tez 或 Apache Spark）来优化查询性能。这些引擎可以提供更快的数据处理速度，但仍然无法实现实时更新。
使用 Apache HBase 或 Apache Cassandra 等实时数据存储系统，它们可以与 Hive 集成，提供实时数据的读写能力。这样，你可以将实时数据存储在这些系统中，然后通过 Hive 进行分析和查询。
使用 Apache Kafka 等消息队列系统来捕获和传输实时数据。将数据写入 Kafka 后，可以使用 Hive 进行批处理和分析。这种方式可以在一定程度上提高实时性，但仍然需要定期处理数据。
总之，Hive 本身不支持实时更新，但可以通过与其他实时数据存储和分析技术的结合，提高其在实时数据处理场景下的应用。