Hive2和Hive3在數據存儲方式上沒有本質的區別，它們都支持多種數據存儲格式，并且數據實際上是存儲在Hadoop分布式文件系統（HDFS）上的。但是，Hive3引入了一些新特性和改進，使得它在數據處理和查詢性能上有所提升。
Hive2和Hive3的數據存儲方式
- Hive2和Hive3都支持的數據存儲格式：Hive2和Hive3都支持多種數據存儲格式，包括文本文件格式（TextFile）、序列文件格式（SequenceFile）、列式存儲格式（RCFile和ORCFile）。
- 數據存儲方式的本質相同：Hive2和Hive3的數據都存儲在HDFS上，數據存儲方式的本質沒有區別。兩者的主要區別在于性能優化和新功能的引入。
Hive3的新特性和改進
- 性能改進：Hive3引入了LLAP（Low Latency Analytical Processing）引擎，減少了數據的移動，從而在特定場景下提高了查詢速度。
- 支持ACID事務：Hive3引入了ACID事務的支持，保證了數據的一致性和可靠性。
- 引入向量化執行引擎：通過批量操作數據，減少了CPU和內存的開銷，提高了查詢性能。
- 支持實時查詢：Hive3引入了實時查詢的功能，使得在數據倉庫中進行流式數據處理變得更加容易。
Hive3的新特性對數據存儲方式的影響
雖然Hive3引入了一些新特性和改進，但這些新特性并不改變Hive的基本數據存儲方式。Hive3的新特性主要是通過優化查詢執行引擎和數據處理流程來提高性能，而不是通過改變數據在HDFS上的存儲方式來實現的。
總之，Hive2和Hive3在數據存儲方式上沒有本質的區別，它們都依賴于Hadoop分布式文件系統來存儲數據。Hive3的改進主要集中在查詢性能和事務支持等方面，這些改進通過優化Hive的內部處理流程和引入新的功能來實現，而不是通過改變數據存儲方式。
