是的，Hive Streaming可以用于實時推薦系統。它允許數據在寫入Hive的同時，被實時計算引擎消費，從而解決了傳統Lambda或Kappa架構中的一些問題，如數據口徑問題、離線計算產出的延時和數據冗余存儲等。以下是其相關介紹：
雖然Hive Streaming本身提供了實時數據流的能力，但它通常與其他實時數據處理技術結合使用，如Apache Flink或Spark Streaming，以構建完整的實時數據處理流水線。這種結合可以提供更強大的數據處理能力和更高的系統性能。例如，Spark Streaming可以與Kafka和Flume集成，從這些數據源獲取數據，并進行處理。
一個高效的實時推薦系統通常由數據采集與預處理、特征提取與更新、實時推薦模型、計算與響應等關鍵模塊組成。Hive Streaming可以用于數據的存儲和查詢，結合Flink或Spark Streaming進行實時數據處理和模型推斷，以實現低延遲的實時推薦。
綜上所述，Hive Streaming在實時推薦系統中扮演著重要的角色，它通過與其他實時數據處理技術的結合，能夠有效處理和分析實時數據，為用戶提供個性化的推薦服務。
