Hive和ClickHouse是两个不同的数据处理系统，分别用于大数据批处理和实时分析
使用Apache NiFi或Apache Kafka等数据流工具将数据从Hive传输到ClickHouse。这些工具可以帮助您在两个系统之间建立数据流管道，以便在数据从Hive写入时实时将其传输到ClickHouse。
使用Apache Spark作为中间件。Spark是一个强大的大数据处理框架，可以在Hive和ClickHouse之间进行数据转换和处理。您可以使用Spark将Hive中的数据读取到内存中，然后进行处理和分析，最后将结果写入ClickHouse。这种方法可以利用Spark的优化功能，提高数据处理性能。
使用自定义ETL工具。您可以根据自己的需求编写自定义的数据提取、转换和加载（ETL）工具，将数据从Hive传输到ClickHouse。这种方法可能需要更多的开发和维护工作，但它可以让您完全控制数据处理过程。
无论您选择哪种方法，都需要确保Hive和ClickHouse之间的数据格式兼容。通常，这意味着您需要将Hive中的数据转换为ClickHouse支持的格式，例如Parquet或ORC。在实现数据传输时，还需要考虑性能、可靠性和可扩展性等因素。