Hive是基于Hadoop的数据仓库，因此Hive中的数据都保存在HDFS系统中的。在Hive中创建一个表即在HDFS中创建一个目录，而在表中的数据就对应与文件夹下的文件。

一、Table 内部表

1、与数据库中的Table在概念上类似

2、每一个Table在Hive中都有一个相应的目录存储数据

3、所有的Table数据（不含external table）都保存在这个目录中

4、删除表时，元数据与数据都会被删除

5、创建内部表

1）默认设置(位置：/user/hive/warehouse，分隔符：Tab)

2）指定位置：

3）指定分隔符：csv格式分隔符为“，”

4）创建表的同时插入数据，hdfs中的文件内容物分隔符

5）创建表的同时插入数据，指定分隔符 “，”

6）修改表，如增加一列

二、Partition 分区表

1、Partition对应于数据库的Partition列的密集索引

2、在hive 中,表中的一个Partition对应于表下的一个目录，所有的Partition的数据都存在对应的目录中

3、为什么需要分区表

例如表中第三列性别，查询时需全表扫描，而按照性别创建分区表后可以提高查询速度。

4、创建分区表

1、指向已经在HDFS中存在的数据，可以创建Partition

2、它和内部表在元数据的组织上是相同的，而实际数据的存储则有较大的差异

3、外部表只是一个过程，加载数据和创建表同时完成，并不会移动到数据仓库目录中，只是与外部数据建立一个链接。当删除一个外部表时，仅删除该链接。

例如：在Hive上创建外部表student时，需指明列明、列的属性及location，location指向HDFS中数据文件

当查询外部表student时，就将HDFS中的数据文件读取到外部表中并返回给客户端。

4、创建外部表

1）创建文件并上传HDFS

2）创建外部表

1、桶表是对数据进行哈希取值，然后放到不同文件中存储，可以避免热块，提高查询速度

例如：按照第二列name进行分桶，Tom，Jerry，Scott进行哈希运算后结果相同则分到同一桶中

2、创建桶表

注意：查看该桶表发现与内部表一样，只是在插入数据时，会对sname进行哈希运算分到5个桶中

1、视图是一个虚表，是一个逻辑概念；可以跨越多个表

2、视图建立在已有表的基础上，视图赖以建立的这些表称为基表

3、视图可以简化复杂的查询

4、创建视图

5、能够存数据的视图称为物化视图，Mysql和Oracle支持物化视图，但Hive不支持