Hive2和Hive3在数据存储方式上没有本质的区别，它们都支持多种数据存储格式，并且数据实际上是存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）上的。但是，Hive3引入了一些新特性和改进，使得它在数据处理和查询性能上有所提升。
Hive2和Hive3的数据存储方式
- Hive2和Hive3都支持的数据存储格式：Hive2和Hive3都支持多种数据存储格式，包括文本文件格式（TextFile）、序列文件格式（SequenceFile）、列式存储格式（RCFile和ORCFile）。
- 数据存储方式的本质相同：Hive2和Hive3的数据都存储在HDFS上，数据存储方式的本质没有区别。两者的主要区别在于性能优化和新功能的引入。
Hive3的新特性和改进
- 性能改进：Hive3引入了LLAP（Low Latency Analytical Processing）引擎，减少了数据的移动，从而在特定场景下提高了查询速度。
- 支持ACID事务：Hive3引入了ACID事务的支持，保证了数据的一致性和可靠性。
- 引入向量化执行引擎：通过批量操作数据，减少了CPU和内存的开销，提高了查询性能。
- 支持实时查询：Hive3引入了实时查询的功能，使得在数据仓库中进行流式数据处理变得更加容易。
Hive3的新特性对数据存储方式的影响
虽然Hive3引入了一些新特性和改进，但这些新特性并不改变Hive的基本数据存储方式。Hive3的新特性主要是通过优化查询执行引擎和数据处理流程来提高性能，而不是通过改变数据在HDFS上的存储方式来实现的。
总之，Hive2和Hive3在数据存储方式上没有本质的区别，它们都依赖于Hadoop分布式文件系统来存储数据。Hive3的改进主要集中在查询性能和事务支持等方面，这些改进通过优化Hive的内部处理流程和引入新的功能来实现，而不是通过改变数据存储方式。