内部表和外部表的区别：
- 删除内部表，删除表元数据和数据
- 删除外部表，删除元数据，不删除数据
内部表和外部表的使用选择：
- 大多数情况，他们的区别不明显，如果数据的所有处理都在 Hive 中进行，那么倾向于 选择内部表，但是如果 Hive
和其他工具要针对相同的数据集进行处理，外部表更合适。
- 使用外部表访问存储在 HDFS 上的初始数据，然后通过 Hive 转换数据并存到内部表中
- 使用外部表的场景是针对一个数据集有多个不同的 Schema(是数据库的组织和结构)
- 通过外部表和内部表的区别和使用选择的对比可以看出来，hive 其实仅仅只是对存储在 HDFS 上的数据提供了一种新的抽象。而不是管理存储在
HDFS 上的数据。所以不管创建内部 表还是外部表，都可以对 hive 表的数据存储目录中的数据进行增删操作。
分区表和分桶表的区别：
- Hive 数据表可以根据某些字段进行分区操作，细化数据管理，可以让部分查询更快。同 时表和分区也可以进一步被划分为
Buckets，分桶表的原理和 MapReduce 编程中的 HashPartitioner 的原理类似。 - 分区和分桶都是细化数据管理，但是分区表是手动添加区分，由于 Hive 是读模式，所
以对添加进分区的数据不做模式校验，分桶表中的数据是按照某些分桶字段进行 hash 散列 形成的多个文件，所以数据的准确性也高很多