1、Hive的数据组织包括数据库、表、视图、分区、分桶和表数据等。数据库，表，分区等等都对应 HDFS上的一个目录。分桶和表数据对应 HDFS 对应目录下的文件。
2、Hive 中所有的数据都存储在 HDFS 中，没有专门的数据存储格式，因为 Hive 是读模式 （Schema On Read），可支持 TextFile，SequenceFile，RCFile 或者自定义格式等
3、只需要在创建表的时候告诉 Hive 数据中的列分隔符和行分隔符，Hive 就可以解析数据
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分隔符 描述 \n 对于文本文件来说，每行是一条记录，所以\n 来分割记录 ^A (Ctrl+A) 分割字段，也可以用\001 来表示 ^B (Ctrl+B) 用于分割 Arrary 或者 Struct 中的元素，或者用于 map 中键值之间的分割，也可以用\002 分割。 ^C 用于 map 中键和值自己分割，也可以用\003 表示。
4、Hive 中包含以下数据模型：
database：在 HDFS 中表现为${hive.metastore.warehouse.dir}目录下一个文件夹
table：在 HDFS 中表现所属 database 目录下一个文件夹
external table：与 table 类似，不过其数据存放位置可以指定任意 HDFS 目录路径
partition：在 HDFS 中表现为 table 目录下的子目录
bucket：在 HDFS 中表现为同一个表目录或者分区目录下根据某个字段的值进行 hash 散列之后的多个文件
view：与传统数据库类似，只读，基于基本表创建
5、Hive 的元数据存储在 RDBMS中，除元数据外的其它所有数据都基于 HDFS 存储。
6、Hive 中的表分为内部表、外部表、分区表和 分桶表
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