在ETL（Extract, Transform, Load）過程中，Hive主要起到數據倉庫工具的作用，而不是“hives chema”。Hive是一種基于Hadoop的數據倉庫工具，適用于處理海量結構化日志數據，提供類SQL查詢功能，并通過將HQL/SQL轉化成MapReduce程序來處理數據。以下是關于Hive在ETL中的作用、優點、缺點以及ETL的基本概念和工具的詳細介紹：
ETL是一種數據集成方法，用于從異構數據源中提取、轉換和加載數據到目標數據倉庫。它包括三個主要階段：提取、轉換和加載。
除了Hive，常用的ETL工具還包括Informatica PowerCenter、SAP Data Services、Talend Open Studio、Pentaho Data Integration等。
通過上述分析，我們可以看到Hive在ETL過程中主要作為數據倉庫工具，提供數據提取、轉換和加載的功能，是數據倉庫建設中的重要組成部分。
