Hive的MapReduce计算模式本身并不直接支持数据的实时更新。Hive是为批处理而设计的，主要用于对大量离线数据进行分析和处理。它的MapReduce作业通常需要较长的运行时间来完成数据处理任务。
然而，如果你需要对Hive中的数据进行实时更新，可以考虑以下几种方法：
使用Hive的动态分区功能：通过动态分区，你可以在插入新数据时自动创建新的分区，从而实现对数据的实时更新。但请注意，这种方法可能会导致数据倾斜和性能问题。
使用Hive的表更新语句：Hive支持使用UPDATE语句对表中的数据进行更新。但需要注意的是，Hive的表更新语句实际上是在原表的基础上创建一个新的表，然后将更新后的数据插入到新表中。因此，这种方法可能会导致数据冗余和性能问题。
使用第三方工具：有一些第三方工具，如Apache HBase、Apache Kylin等，可以与Hive集成，实现对数据的实时更新。这些工具通常提供了更高效的存储和查询机制，以满足实时数据处理的需求。
使用流式计算引擎：如果你需要对数据进行实时处理和分析，可以考虑使用流式计算引擎，如Apache Flink、Apache Storm等。这些引擎可以处理实时数据流，并支持数据的实时更新和分析。
总之，虽然Hive的MapReduce计算模式本身不支持数据的实时更新，但你可以通过使用动态分区、表更新语句、第三方工具或流式计算引擎等方法来实现对数据的实时更新和处理。