Hive中的内部表和外部表有以下区别：
-
存储位置：内部表数据存储在
Hive默认的数据仓库中，外部表数据存储在Hive之外的存储系统中。 -
数据维护：内部表的数据由
Hive管理和维护，包括数据的删除、更新、追加等操作，而外部表的数据由外部系统管理和维护。
3 .数据共享：内部表的数据只能被当前Hive系统使用，外部表的数据可以被多个系统或者应用共享使用。
4 . 数据所有权：内部表的数据所有权归Hive管理，外部表的数据所有权归数据所有者管理。
5 . 数据导入：内部表可以通过LOAD DATA等命令将数据导入到表中，而外部表可以通过指定LOCATION属性导入数据。
6 . 存储位置改变：如果删除内部表，数据也会同时删除；而删除外部表，数据会保留在原有的存储位置中。
7 . 数据格式转换：在创建内部表时可以指定表的数据格式，而外部表需要在数据导入时自动识别格式。
8 . 事务支持：内部表支持事务管理，而外部表不支持事务管理。
综上所述，内部表和外部表的最大区别在于数据的存储位置和数据的维护。内部表是由Hive系统来管理和维护数据，适合于需要对数据进行长期管理和保存的场景，而外部表则是由外部系统来管理和维护数据，适合于需要在Hive系统外部使用数据的场景。此外，内部表还支持事务管理，能够保证数据的一致性和完整性。
Hive中的分桶表和索引表是用来优化查询性能的两种表类型，它们的区别如下：
1 . 数据组织方式：分桶表按照某个字段进行数据分组，将同一组数据存储在同一个桶中，而索引表则根据某个字段或多个字段的值建立索引。
2 . 存储结构：分桶表将每个桶存储在单独的文件中，而索引表则将索引信息存储在B树或B+树等数据结构中。
3 . 查询优化：分桶表的分桶和桶内数据的排列使得Hive可以在查询时跳过不必要的数据，提高查询性能；而索引表可以加速某些查询，特别是对于大表和复杂查询，建立索引可以大幅度减少查询时间。
4 . 数据更新：分桶表的数据更新相对较为麻烦，因为需要维护数据的分桶和桶内数据的排序；而索引表对数据更新的影响较小，因为只需要维护索引信息。
5 . 数据占用空间：分桶表通常占用较少的空间，因为相同值的数据被组织在同一个桶中；而索引表需要额外的空间来存储索引信息。
综上所述，分桶表和索引表都是用来优化查询性能的表类型，它们的区别在于数据组织方式、存储结构、查询优化、数据更新和数据占用空间等方面。分桶表适用于对数据进行分组查询的场景，索引表适用于需要频繁查询特定字段的场景，但是需要注意的是，在表设计时需要根据具体的业务场景选择合适的表类型。
临时表
CREATE TEMPORARY TABLE table_name
类似这样的表是只能在当前session使用,即当前session断掉时临时表就会自动被drop掉,同时其他的session可以使用相同的名称的临时表
Hive使用临时表建表的主要原因是为了在数据处理过程中进行中间结果存储和管理，从而简化数据处理的流程和提高处理效率。以下是一些使用临时表的优点：
-
中间结果存储和管理：在数据处理过程中，可能需要进行多次转换、过滤或聚合等操作，如果每次都将结果写入磁盘或者HDFS，会导致数据的频繁读写，浪费时间和资源。使用临时表可以将中间结果存储在内存中，从而提高处理效率。 [表]
-
可以随时删除：使用临时表创建的表是暂时的，数据仅存储在内存中，当任务完成后，这些表可以自动删除，避免数据污染和占用磁盘空间。[临时表]
-
管理方便：通过创建临时表，可以方便地管理和控制中间结果的生成和使用。对于一些需要反复测试和调整的数据处理任务，可以使用临时表来进行试验和测试。
-
支持分布式计算：由于Hive是基于Hadoop生态系统的，可以方便地进行分布式计算。使用临时表可以更好地管理和控制分布式计算的结果。[临时表]
总之，使用临时表可以简化数据处理流程，提高处理效率，方便管理和控制中间结果，支持分布式计算等优点，因此在Hive中使用临时表建表是很常见的。
