Hive的主要作用是提供一种基于Hadoop的数据仓库基础设施，用于处理和分析大规模数据集。它可以实现以下主要功能：

　　1.数据存储和管理：Hive提供了一种类似于关系型数据库的结构化数据存储和管理机制。它使用Hadoop分布式文件系统(HDFS)作为底层存储，允许开发人员创建表、定义表的结构、分区和桶等，以组织和管理数据。

　　2.数据查询和分析：Hive提供了类似于SQL的查询语言(HiveQL)，使得开发人员可以使用熟悉的SQL语法来查询和分析数据。HiveQL支持常见的查询操作，如SELECT、JOIN、GROUP BY、ORDER BY等，以及用户自定义函数(UDF)和复杂的表达式。

　　3.数据转换和ETL：Hive支持数据转换和ETL(抽取、转换和加载)操作。通过HiveQL，开发人员可以对数据进行转换、过滤、映射、聚合等操作，以满足特定的数据处理需求。

　　4.扩展性和生态系统：Hive具有丰富的生态系统和扩展性。它可以与其他Hadoop生态系统中的工具和技术(如HBase、Spark、Kafka等)集成，以支持更复杂的数据处理和分析任务。

　　5.数据仓库和数据湖：Hive可以用作构建数据仓库和数据湖的基础。通过定义和管理表结构，开发人员可以将多个数据源整合到一个统一的数据存储中，以支持数据集成、数据分析和数据查询等任务。

　　通过提供高级抽象和SQL-like查询语言，Hive使得开发人员无需编写复杂的MapReduce或Spark代码，就能够利用Hadoop生态系统的强大能力进行大规模数据处理和分析。因此，Hive被广泛应用于大数据处理、数据分析、数据仓库和数据湖等场景。