1. 面试官：设计一个数据湖架构，利用Apache Hive实现多维度数据分析。

2. 面试官：比较Apache Hive与传统关系型数据库在大数据处理中的优劣势。

3. 面试官：解释Apache Hive中的分区表和桶表的设计原理和用途。

4. 面试官：构建一个实时数据仓库，利用Apache Hive与流处理技术实现数据实时查询。

5. 面试官：探讨Apache Hive在数据安全和权限控制方面的挑战及解决方案。

6. 面试官：分析Apache Hive的优化策略，如何提高查询性能和减少资源消耗。

7. 面试官：设计一个基于Apache Hive的数据湖架构，支持多维度的数据聚合与分析。

8. 面试官：解释Apache Hive的元数据管理机制，包括表、分区、列的存储结构和元数据操作。

9. 面试官：比较Apache Hive与Apache HBase在大数据存储和查询方面的适用场景和性能特点。

10. 面试官：探讨Apache Hive与数据可视化工具的集成，如何实现数据可视化和报表分析。