Hive Streaming允许用户以实时的方式向Hive表插入数据，从而支持实时数据流处理和分析。它通过将数据流分割成小批次，并对每个批次进行处理，然后将处理后的数据写入Hive表的分区中，实现数据的实时插入和更新。这种机制使得Hive能够处理连续不断的数据流，适用于需要实时数据分析和处理的场景。
相比于其他实时数据处理技术，如Spark Streaming和Flink，Hive Streaming在数据处理的实时性、复杂查询支持以及与传统Hive生态系统的集成方面具有一定的优势和限制。例如，Spark Streaming提供了更高的实时处理能力和更丰富的数据处理功能，而Flink则在小规模数据处理和低延迟方面表现更佳。Hive Streaming的优势在于其与现有Hive生态系统的无缝集成，以及对于只需要实时插入和简单查询的用户来说，提供了更为简单和低成本的解决方案。
综上所述，Hive Streaming通过其独特的实时数据插入和分区机制，为需要实时数据处理的场景提供了一个有效的选择。然而，对于需要更高实时性或更复杂数据处理功能的用户，可能需要考虑使用其他更适合的实时数据处理技术。
