Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它允许用户通过类SQL的查询语言（HiveQL）来处理和分析大规模数据集。在Hive中，表类型和它们的存储结构对于数据的组织和管理至关重要。以下是Hive中常见的表类型及其存储结构的详细说明：
Hive表类型
- 内部表：数据存储在Hive的元数据目录中，表目录会创建在集群上的{hive.metastore.warehouse.dir}下的相应库对应的目录中。
- 外部表：使用关键字"external"创建，数据存储在HDFS指定的路径中，删除表时只删除元数据，不删除数据。
- 临时表：仅在当前会话中存在，用于临时存储数据，会话结束后自动删除。
- 分区表：通过分区字段将数据划分到不同的目录中，提高查询效率。
- 分桶表：在分区的每一层上进一步划分数据，提高查询并行度和负载均衡。
存储结构
- 表数据存储位置：Hive表数据存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中，内部表和外部表的数据都存储在这里。
- 存储格式：Hive支持多种存储格式，包括TextFile、SequenceFile、RCFile、ORC、Parquet等，每种格式都有其特定的优势和适用场景。
Hive通过这些表类型和存储结构，为用户提供了灵活的数据管理工具，适用于从少量数据到海量数据的分析需求。