hive 内外表的区别

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它将结构化的数据存储在Hadoop上，提供了一个SQL-like查询界面，使得非技术用户也能方便地处理大数据。在Hive中，内外表主要有以下几个区别：

1. **内部表（Internal Table）**：
- 数据存储：内部表的数据存储在HDFS（Hadoop分布式文件系统）上，并作为Hive元数据的一部分管理。
- 性能：由于直接在HDFS上操作，访问速度较快，适合频繁读写的场景。
- 事务支持：虽然Hive本身并不直接支持ACID事务，但如果数据存储在HBase等支持事务的底层，那么通过Hive可以间接获得一定程度的事务保障。

2. **外部表（External Table）**：
- 数据位置：外部表的数据通常位于其他目录或者文件系统，比如S3、Google Cloud Storage等，不在Hive元数据库中。
- 可伸缩性：更适合大规模数据，因为它们不需要把所有数据加载到内存中，而是只加载部分索引信息。
- 更新：对外部表的操作不会改变底层数据文件，如果需要更新，需要显式地通过`ALTER TABLE SET LOCATION`命令指定新位置。

3. **分区和桶**：
- 对于内部表，可以在创建时就定义分区，这有助于性能优化；而外部表通常没有这种机制，因为数据不是在Hive元数据管理下的。
- 桶（Bucketing）是另一种提高查询性能的方式，适用于内部表，特别是大量数据的分片存储。

相关问题

hive为什么需要创建内外表

Hive需要创建内外表的原因是因为Hive是基于Hadoop的分布式存储和计算框架，需要将结构化数据映射到Hadoop的分布式文件系统HDFS中进行存储和管理。Hive内部表和外部表都可以映射到HDFS中的数据，但是它们在数据管理和处理方面有所不同：

- 内部表：数据存储在Hive的数据仓库中，如果删除表，数据也会被删除。因此，内部表适用于管理Hive中的临时数据或者中间结果。

- 外部表：数据存储在HDFS上，如果删除表，数据不会被删除。这种表适用于需要与其他应用程序共享数据的场景，或者需要从已有的数据中创建表的场景。

通过创建内外表，Hive可以更好地管理和处理数据，使数据更加可靠和易于维护。同时，内部表和外部表还可以根据需要进行数据导入和导出，方便数据的交换和共享。

统计hive元数据库中内外表数量

要统计 Hive 元数据库中的内部表和外部表的数量，你可以使用 Hive 的元数据查询功能。以下是一个示例查询：

SELECT
    IF(is_external='TRUE', 'External', 'Internal') AS table_type,
    COUNT(*) AS table_count
FROM
    TBLS
GROUP BY
    is_external;

这个查询从 Hive 的 TBLS 元数据表中检索表的信息，并根据 is_external 字段判断表是内部表还是外部表。然后，使用 COUNT(*) 统计每个类型的表的数量，并在结果中标记为 "Internal" 或 "External"。

请注意，要执行这个查询，你需要有足够的权限来访问 Hive 的元数据。