Hive表删除与查询处理相关技术疑问

嘿，作为Hive新手有这些疑问太正常了，我来给你把这两个问题讲明白：

1. 删除Hive表时，HDFS的副本会被一起删除吗？ #

首先得明确一个核心点：Hive仓库本身就是建立在HDFS上的，你加载数据到Hive表后，数据文件（包括它的HDFS副本）都属于HDFS的存储体系，Hive只是帮你管理元数据和访问路径而已。

这里还要分两种表的情况：

• 内部表（Managed Table）：执行DROP TABLE命令时，Hive会同时删除元数据和HDFS上的数据文件。而HDFS的副本是该文件的多份备份，当HDFS收到删除文件的指令时，会自动把该文件的所有副本都清理掉——因为副本是HDFS底层维护的，不是Hive单独存储的“额外副本”。
• 外部表（External Table）：执行DROP TABLE只会删除Hive的元数据（比如表结构信息），不会触动HDFS上的数据文件，自然它的所有HDFS副本也会保留下来。如果要删外部表的数据，得手动去HDFS路径下删除。

2. Hive查询是分布式处理吗？数据块的执行逻辑是怎样的？ #

答案是肯定的：Hive查询是分布式处理的，它会把SQL转化为MapReduce、Tez或者Spark这类分布式计算框架的任务，由集群的多个节点并行执行。

再来说你提到的1GB数据（8个128MB块，副本因子3）的情况：

• 首先，这24个块其实是8个原始数据块各3份副本，它们的内容是完全一致的。
• 查询时，分布式计算框架（比如MapReduce）会遵循数据本地化原则：调度任务到存有该数据块副本的节点上执行，而且每个原始数据块只会选择其中一个副本进行处理，不会所有24个块都跑一遍。这样做是为了避免跨节点传输数据，大幅提升查询效率。比如8个原始块，就会启动8个Map任务（对应每个块），每个任务在持有该块副本的节点上执行，至于是选哪个副本，取决于哪个节点的资源更空闲、或者距离更近（HDFS的机架感知策略）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user2381482