简述内部表和外部表的使用选择原则？

参考答案：

内部表和外部表的使用选择原则主要基于数据处理的需求和场景。以下是几个关键的使用选择原则：

数据处理场景与需求：
- 内部表：适用于数据临时处理、转换、清洗、统计分析以及计算等需求。由于内部表提供了更好的数据管理和查询性能，因此当数据主要在Hive中进行处理时，内部表是一个合适的选择。
- 外部表：适用于数据的长期存储、备份和共享等需求。当需要与其他工具（如Spark、Mapreduce等）针对相同的数据集进行处理时，外部表更为合适。此外，当处理复杂的数据或非结构化日志数据时，外部表也是一个好的选择。
数据管理与安全性：
- 内部表：当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的临时表，数据内容随用随删，且不希望关注底层文件时，内部表更为合适。
- 外部表：当需要对数据和元数据进行分开管理，或对数据安全性有更高要求时，外部表是更好的选择。这是因为即使外部表被删除，存储在HDFS上的数据仍然可以恢复，从而增加了数据的安全性。
数据存储与访问：
- 使用外部表可以方便地访问存储在HDFS上的初始数据，并通过Hive转换数据后存储到内部表中。
- Hive对HDFS上的数据提供了一种新的抽象，但无论是内部表还是外部表，都可以对Hive表的数据存储目录中的数据进行增删操作。

综上所述，选择内部表还是外部表主要取决于具体的数据处理需求、数据管理要求以及数据安全性的考虑。在大多数情况下，这两种表的使用区别并不明显，但根据具体场景选择合适的表类型可以提高数据处理的效率和安全性。