‌Hive建表的主要目的是为了方便管理和查询存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）上的大规模数据。‌ Hive作为一个构建在Hadoop之上的数据仓库工具，主要功能是提供类似SQL的查询语言HiveQL来处理和分析存储在HDFS中的数据。通过建表，用户可以将数据组织成结构化的形式，便于进行各种复杂的数据分析和处理任务‌1。

Hive表存储的内容

Hive表存储的内容主要包括：

1. ‌元数据‌：表的属性信息，如表名、列信息、分区信息等，这些信息存储在关系数据库管理系统（RDBMS）中，如MySQL‌2。
2. ‌表数据‌：实际的数据内容，通常以文本文件的形式存储在HDFS上。用户可以通过HiveQL语句对这些数据进行查询和分析‌12。

Hive表的数据存储格式

Hive支持多种数据存储格式，包括：

• ‌文本格式（TextFile）‌：最简单的存储格式，每条记录占用一行，字段之间用分隔符分隔。
• ‌二进制序列化文件（SequenceFile）‌：用于高效存储小文件，适用于MapReduce作业的输入输出。
• ‌列式存储格式‌：如RCFile、ORCFile和Parquet，这些格式优化了列存储，提高了查询效率，特别适合大数据量的分析处理‌34。