Apache Spark 是一个强大的大数据处理框架，它提供了许多数据处理和分析的功能。而 Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，主要用于数据提取、转化、加载，以及大规模数据的存储、查询和分析。
Spark 和 Hive 都可以与 Hadoop 生态系统集成，并且它们之间有一些共同点，比如都支持 SQL 查询语言（Hive 使用 HiveQL，而 Spark 支持 Spark SQL）。然而，尽管它们有相似之处，但 Spark 并不支持 Hive 的所有功能。
以下是 Spark 不支持 Hive 的某些功能：
Hive 特定的数据格式：Hive 支持多种数据格式，如二进制格式、普通文本格式等，而 Spark 主要支持其内部的数据格式，如 Parquet、ORC 和 Avro。Hive 特定的 SQL 功能：虽然 Spark SQL 支持许多 SQL 查询功能，但 Hive 还有一些特定的 SQL 功能，如 INSERT [OVERWRITE] TABLE 语句的某些用法、CREATE TABLE AS SELECT (CTAS) 语句等，这些在 Spark SQL 中可能不受支持或支持不完全。Hive 的 MapReduce 引擎：Hive 主要使用 MapReduce 作为其执行引擎，而 Spark 则使用自己的弹性分布式数据集（RDD）和高级 API（如 DataFrame 和 Dataset）。虽然 Spark 可以执行 Hive 的 MapReduce 作业，但它并不直接支持 Hive 的 MapReduce 引擎。Hive 的内置函数：Hive 有一些内置函数，如 date_format、regexp_extract 等，这些在 Spark 中可能没有直接的等价函数。Hive 的优化器：Hive 有一个内置的查询优化器，可以生成优化的执行计划。虽然 Spark 也有一个类似的优化器，但它们的优化策略和实现方式可能不同。
总之，尽管 Spark 和 Hive 在大数据处理和分析方面有很多相似之处，但它们并不完全兼容。在选择使用哪个工具时，需要根据具体的需求和场景来决定。