在Hive SQL中，你可以使用MapReduce任務或者Spark SQL來處理大數據集。這里我將向你展示如何使用Spark SQL來實現循環處理大數據集。

首先，確保你已經安裝了Apache Spark和Hive，并且它們已經正確配置。接下來，你需要創建一個SparkSession，它將允許你在Spark中運行Hive SQL查詢。

from pyspark.sql import SparkSession

# 創建一個SparkSession
spark = SparkSession.builder \
    .appName("Hive SQL Loop Processing") \
    .enableHiveSupport() \
    .getOrCreate()

現在，你可以使用Spark SQL查詢來處理大數據集。例如，假設你有一個名為my_table的表，其中包含以下列：id, name, age。你想要對每個年齡段的人進行分組，并計算每個年齡段的人數。

SELECT age, COUNT(*) as num_people
FROM my_table
GROUP BY age

為了實現循環處理，你可以使用窗口函數。例如，你可以使用ROW_NUMBER()窗口函數為每個年齡段的人分配一個唯一的序號。

WITH ranked_table AS (
  SELECT age, COUNT(*) as num_people,
         ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY age) as age_rank
  FROM my_table
  GROUP BY age
)
SELECT *
FROM ranked_table
WHERE age_rank <= 10 -- 你可以根據需要更改這個值來控制循環處理的次數

這將返回一個結果集，其中包含每個年齡段的人數，以及一個唯一的序號。你可以根據需要調整WHERE子句中的條件來控制循環處理的次數。

最后，不要忘記關閉SparkSession：

spark.stop()

請注意，這個示例使用了PySpark，但你也可以使用Scala或Java編寫類似的代碼。此外，如果你想要使用MapReduce任務來實現循環處理，你需要編寫一個自定義的MapReduce程序，然后在Hive中運行它。