Hive SQL 开发可以处理大数据，但具体处理能力取决于多个因素，包括硬件配置、数据规模、Hive 配置以及查询优化等。
Hive 是一个基于 Hadoop 的分布式数据仓库，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类 SQL 查询功能。Hive 的主要优势在于可以处理大规模的数据集，并且可以通过增加节点来扩展其处理能力。
然而，Hive 在处理大数据时也存在一些限制和瓶颈。例如，Hive 的查询性能通常不如传统的数据库系统，因为 Hive 需要将查询转换为 MapReduce 任务来执行，这可能会导致较高的延迟和较低的性能。此外，Hive 的数据倾斜和扩展性问题也可能导致处理大数据时的性能瓶颈。
为了提高 Hive 在处理大数据时的性能，可以采取一些优化措施，例如优化查询语句、增加数据倾斜处理、调整 Hive 配置等。同时，也可以考虑使用其他大数据处理工具，如 Spark SQL、Presto 等，这些工具在处理大数据时可能具有更高的性能和更低的延迟。
总之，Hive SQL 开发可以处理大数据，但需要根据具体情况进行优化和调整，以获得更好的性能和处理能力。
INSERT命令用于向数据库表中插入新的行或记录。
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INSERT INTO table_name (column1, column2, column3, ...)
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