1. 面试官：为什么Apache Hive成为Hadoop生态系统中最受欢迎的数据仓库解决方案之一？

2. 面试官：举例说明Apache Hive在大数据分析中的优势和局限性。

3. 面试官：解释Apache Hive中的元数据存储是如何工作的，以及它对数据查询的影响。

4. 面试官：Apache Hive中的表分区有什么作用？如何在实际场景中使用表分区？

5. 面试官：介绍Apache Hive中的查询优化机制，并说明其在处理大规模数据时的重要性。

6. 面试官：为什么在Hive中使用ORC和Parquet等列式存储格式？举例说明这些存储格式的优势。

7. 面试官：解释Hive中的Bucketing是什么，以及它在数据存储和查询效率方面的作用。

8. 面试官：介绍Hive中的UDF（User-Defined Functions）和UDAF（User-Defined Aggregation Functions），并说明它们在数据处理中的重要性。

9. 面试官：Apache Hive和传统数据库系统在数据存储、查询和性能方面有哪些区别？

10. 面试官：讨论Apache Hive在实际生产环境中的应用场景，并指出其在企业数据处理中的价值和挑战。