Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它允许开发人员使用类似于SQL的查询语言来分析和处理大规模数据集。那么，Hive是用什么语言开发的呢？

Hive是用Java语言开发的。Java是一种广泛使用的面向对象编程语言，具有良好的跨平台特性和丰富的类库支持，非常适合开发大型复杂的软件系统。

下面我们来看一下Hive的开发流程和示例代码。

首先，我们需要在Hive中创建一个数据表，用于存储数据。假设我们要创建一个学生表，包含学生的姓名、年龄和成绩三个字段。可以使用Hive的DDL语句来创建表，如下所示：

CREATE TABLE student (
    name STRING,
    age INT,
    score DOUBLE
)

接下来，我们可以使用Hive的DML语句向表中插入数据。假设我们有一些学生的数据，可以使用INSERT INTO语句插入数据，如下所示：

INSERT INTO student VALUES ('Alice', 18, 90.5);
INSERT INTO student VALUES ('Bob', 19, 85.5);
INSERT INTO student VALUES ('Charlie', 20, 92.0);

一旦数据表创建完成并插入数据，我们就可以使用Hive的查询语言来对数据进行分析。Hive的查询语言与传统的SQL语言类似，可以使用SELECT语句来查询数据。例如，如果我们要查询成绩大于90分的学生，可以使用以下语句：

SELECT * FROM student WHERE score > 90;

除了基本的查询语句外，Hive还提供了丰富的数据处理和分析函数，可以对数据进行聚合、排序、分组等操作。例如，如果我们想要计算学生的平均成绩，可以使用以下语句：

SELECT AVG(score) FROM student;

以上就是Hive的开发流程和示例代码。下面是一个简单的Hive开发流程图：

flowchart TD
    subgraph 准备阶段
        A[创建数据表] --> B[插入数据]
    end
    subgraph 分析阶段
        C[查询数据] --> D[数据处理]
    end

最后，我们来看一个使用Hive进行数据分析的例子。假设我们有一份学生的成绩数据，包含科目和成绩两个字段，我们想要统计每个科目的平均成绩。可以使用以下Hive查询语句来实现：

SELECT subject, AVG(score) AS avg_score
FROM student_scores
GROUP BY subject;

通过以上查询语句，我们可以得到每个科目的平均成绩，并将结果以饼状图的形式展示出来。以下是使用mermaid语法绘制的饼状图示例：

pie
    title 学科平均成绩
    "数学" : 80
    "英语" : 85
    "物理" : 90
    "化学" : 88

通过以上示例，我们可以看到Hive是用Java语言开发的，并且可以使用类似于SQL的查询语言来对大规模数据集进行分析和处理。无论是对于数据仓库的建立还是复杂数据分析，Hive都提供了强大的功能和灵活的开发方式，使得开发人员能够更加方便地进行数据处理和分析工作。