Google云计算发布可以连接Apache Hive与BigQuery的连接器，使得Hive工作负载现在也可以读取和写入BigQuery与BigLake表格，也就是说，Hive-BigQuery连接器提供了另一个Hive搬迁到BigQuery的解决方案，即便用户已经将数据搬迁到BigQuery或BigLake，仍然可以利用HiveQL方言和Hive执行引擎执行查询。
Google云计算发布可以连接Apache Hive与BigQuery的连接器，使得Hive工作负载现在也可以读取和写入BigQuery与BigLake表格，也就是说，Hive-BigQuery连接器提供了另一个Hive搬迁到BigQuery的解决方案，即便用户已经将数据搬迁到BigQuery或BigLake，仍然可以利用HiveQL方言和Hive执行引擎执行查询。
Apache Hive是一个开源的分布式数据仓库系统，用于处理存储在Hadoop中的结构化数据，开发人员不需要了解和编写复杂的MapReduce任务，可以使用类似SQL语言的HiveQL查询数据。而之所以Google要开发Hive-BigQuery连接器，是因为部分用户在搬迁Hive到BigQuery数据仓库时遭遇障碍，而Hive-BigQuery连接器则可提供更灵活的搬迁选择。
Hive-BigQuery连接器实例了Hive StorageHandler API，可集成Hive工作负载和BigQuery、BigLake表格，Hive的执行引擎会处理聚合和整合等数据操作，而与BigQuery的数据层的所有互动，则是由连接器管理。
Google提到，Hive原本就是热门的开源数据仓库之一，过去使用本地HDFS当作专有数据存储层，而现在逐渐发展到了云计算存储服务。这个新的连接器，可以将Hive和原生云计算存储BigQuery集成在一起，进而简化搬迁工作。
利用Hive-BigQuery连接器，用户可以在批次搬迁的过程，维持操作的连续性。在过程中，原始的Hive查询能够通过连接器访问数据，而用户也可以逐渐转换使用BigQuery的SQL方言，待转换完成后，用户便可以完全停用Hive。
此外，用户还可以同时使用Hive和BigQuery，主要以Hive处理工作负载，并仅将BigQuery用于特定任务，或是也可以继续使用Hive，并且在云计算存储采用Avro、Parquet或ORC等开源软件格式，用户可以使用Hive的SQL方言执行和处理查询，以连接器使用BigLake和BigQuery的特有功能，像是缓存查询性能的元数据、应用栏级访问控制，甚至是数据遗失防护（DLP）等安全和治理功能。
