Hive中有多种类型的表，根据数据存储的方式和管理方式的不同，可以分为以下几种类型：
内部表(Managed Table)：数据存储在Hive数据仓库中，由Hive负责管理。
CREATE TABLE table_name (
column1 data_type,
column2 data_type,
...
) [PARTITIONED BY (partition_column data_type, ...)]
外部表(External Table)：数据存储在HDFS或者本地文件系统中，Hive只是对这些数据进行了逻辑上的映射，不会对原始数据进行管理。
CREATE EXTERNAL TABLE table_name (
column1 data_type,
column2 data_type,
...
) [PARTITIONED BY (partition_column data_type, ...)]
LOCATION 'hdfs_path_or_local_path';
索引表(Indexed Table)：在数据仓库表上创建索引，加速查询。
CREATE INDEX index_name
ON TABLE table_name (column_name);
分桶表(Clustered Table)：数据按照某一列进行分桶存储，加速查询。
CREATE TABLE table_name (
column1 data_type,
column2 data_type,
...
)
CLUSTERED BY (column_name) [SORTED BY (sort_column_name [ASC|DESC])]
INTO num_buckets BUCKETS
[PARTITIONED BY (partition_column data_type, ...)];
临时表(Temp Table)：只在当前会话中存在的表，会话结束后表会被删除。
CREATE TEMPORARY TABLE table_name (
column1 data_type,
column2 data_type,
...
) [PARTITIONED BY (partition_column data_type, ...)];
需要根据实际的业务需求选择合适的表类型和对应的建表语句。
需要根据实际的业务需求选择合适的表类型和对应的建表语句。
以下是各个Hive表类型的优缺点以及应用场景的表格形式整理：
| 表类型 | 优点 | 缺点 | 应用场景 |
|---|---|---|---|
| 内部表(Managed Table) | - 管理方便- 可以跟踪和管理数据- 支持事务管理 | - 占用存储空间- 维护和管理需要耗费时间和精力 | 适用于需要对数据进行长期管理、保留的场景，如数据仓库和报表等。 |
| 外部表(External Table) | - 节省存储空间- 可以保留原始数据所有权和控制权 | - 需要手动维护和管理数据- 不支持事务管理 | 适用于需要在Hive外部使用数据的场景，如与其他存储系统进行交互等。 |
| 索引表(Indexed Table) | - 加速查询效率- 可以对特定列进行索引 | - 建立索引需要额外存储空间- 不适合频繁进行写操作 | 适用于需要经常进行查询和筛选操作的场景，如数据分析和数据挖掘等。 |
| 分桶表(Clustered Table) | - 提高查询和分析效率- 可以按照特定列进行排序 | - 需要事先确定分桶数量和分桶列- 不适合频繁进行写操作 | 适用于需要对数据进行分析和聚合操作的场景，如大数据分析和数据仓库等。 |
| 临时表(Temp Table) | - 不占用永久存储空间- 可以进行临时性的查询和分析 | - 生命周期只在当前会话中存在- 不适合存储需要长期保留的数据 | 适用于需要进行短期数据处理和分析的场景，如实时计算和临时性的查询等。 |