Hive中递归操作的数据一致性保障是一个复杂的问题，涉及到多个方面的考虑。以下是一些关键点和解决方案：
rand() 等函数时，由于随机性可能导致数据在reduce阶段被重复处理，从而引发数据一致性问题。WITH RECURSIVE语句实现，这增加了数据一致性的维护难度。rand()函数中加入种子数，确保每次递归查询的结果都是一致的，从而避免数据重复。hive.exec.parallel，以减少并发执行时的数据竞争和不一致性。rand()，可以考虑使用更加确定的方式来控制数据的随机性。通过上述方法，可以在Hive中实现递归操作的同时，尽可能地保障数据的一致性。然而，需要注意的是，这些方法可能需要根据具体的数据模型和业务需求进行调整和优化。
