Hive高可用性通过一系列技术和设计实现，确保在面对硬件故障、网络中断或大规模并发访问时，服务仍能连续运行，数据保持完整。这主要通过以下方式实现成本节约：
- 分布式存储：利用Hadoop分布式文件系统(HDFS)，数据分布式存储在多个节点，提高数据可靠性和容错性，减少单点故障风险。
- 备份和复制：支持数据备份和复制，多个节点存储数据副本，防止数据丢失，减少数据恢复成本。
- 容错机制：使用ZooKeeper监控和管理Hive集群状态，自动故障转移，保证集群稳定运行，减少因故障导致的服务中断成本。
- 自动故障转移：配置自动故障转移机制，节点故障时自动切换到其他可用节点，保证任务连续执行，减少人工干预成本。
- 读写分离：将MetaStore服务分为读写型和只读型，降低主库压力，提高查询效率，减少因查询延迟带来的成本。
- 使用开源和廉价硬件：基于开源Hadoop生态系统，运行在廉价商用硬件上，降低硬件成本。
- 数据压缩和优化：使用高效压缩算法减少存储空间需求，降低存储成本，提高数据处理效率。
- 数据的生命周期管理：合理管理数据生命周期，减少存储成本，提高存储效率。
通过上述措施，Hive高可用性不仅保证了数据的高可用性和容错性，还通过优化资源利用、提高数据处理效率等手段，有效降低了企业的IT成本。