简述内部表和外部表的使用选择原则 ？
在使用Hive时，内部表和外部表的选择原则主要基于以下几点：
- 数据场景的简单与复杂：如果数据场景相对简单，数据主要在Hive中流转，那么优先选择内部表。如果数据处理的复杂性较高，需要与其他工具（如Spark、Mapreduce等）协同处理，或者需要处理非结构化日志数据等，建议选择外部表。
- 数据管理和安全性：如果需要对数据内容和元数据进行紧凑的管理，例如在计算过程中使用临时表，并且希望这些数据内容随用随删，避免关注底层文件，那么可以选择内部表。对于对数据和元数据需要分开管理、对数据安全性要求更高的场景，建议选择外部表。
- 数据处理的需求：如果数据处理的场景较多，比如涉及到复杂的ETL处理，那么通常会选择内部表作为中间表。这是因为内部表在清理时可以同时删除HDFS上的文件，提高了数据处理效率。如果担心误删数据，可以选择外部表，因为外部表不会删除文件，方便恢复数据。
- 数据共享和传输：外部表的一个显著优势是不会加载数据到Hive中，这减少了数据的传输量，并允许其他工具共享这些数据。此外，外部表不会修改HDFS中的数据，这避免了数据损坏或删除表时误删数据的问题。
总结来说，选择内部表还是外部表并没有固定的规范，需要根据实际的数据处理需求、场景复杂性、数据安全性等因素进行权衡和选择。在没有其他限制的情况下，优先使用外部表，因为它在数据管理和安全性方面提供了更多的灵活性。