1、当遇到这个问题时，可以肯定一点的是，文件的格式和建表时指定的存储格式是不一致的。由此可以定位到问题出在哪里了。
2、存储格式 Apache Hive支持的主流文件格式包括TextFile、RCFile、SequenceFile、AVRO、ORC和Parquet等。目前，数仓中广泛使用的是TextFile、SequenceFile、ORC和Parquet。行列式存储结构 ORC（优化的行列式文件）与Parquet（高效行列式存储结构）是两种高性能的存储方式。
3、RC和ORC格式是专门用Hive写的而不是通用作为Parquet。Parquet文件：Parquet文件是一个columnar文件，如RC和ORC。Parquet文件支持块压缩并针对查询性能进行了优化，可以从50多个列记录中选择10个或更少的列。Parquet文件写入性能比非columnar文件格式慢。Parquet通过允许在最后添加新列，还支持有限的模式演变。
4、IcebergStreamWriter用于将记录写入特定格式的文件并生成Iceberg DataFile，IcebergFilesCommitter在checkpoint时收集并提交DataFile到Apache Iceberg。检查Flink任务日志以了解组件信息和snap的ID。 Iceberg文件结构介绍 在HDFS中查看Iceberg目录结构，包含data和metadata两个目录，对应Iceberg文件结构。
5、在大数据培训班主要培训内容有：课程内容教学。不同的培训机构，根据课程内容的不同，当然时间也会有所差异，学习内容大概为Java语言基础、HTML、CSS、JavaWeb和数据库、Linux基础、Hadoop生态体系、Spark生态体系等课程内容。项目实战训练。参加【大数据培训】必须经过项目实战训练。
1、hive和mysql的区别：设计目标不同：Hive是Apache基金会的开源项目，主要用于大数据的查询与分析，它提供的是一种类SQL的查询语言——HiveQL，使得熟悉SQL的用户可以快速上手；而MySQL则是一种关系型数据库管理系统，主要用于存储、处理以及检索数据。
2、hivesql和mysql区别如下：Hive采用了类SQL的查询语言HQL（hivequerylanguage）。除了HQL之外，其余无任何相似的地方。Hive是为了数据仓库设计的。
3、主要区别在于查询语言、数据存储位置、数据格式和数据操作方式：首先，查询方式各异：Hive使用的是HiveQL（一种基于SQL的查询语言），而MySQL则直接采用标准的SQL语句进行操作。其次，数据存储有所差异：Hive将数据存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，而MySQL的数据则存储在其自身的数据库管理系统内。
4、Hive和MySQL的区别 区别一：数据规模与用途 Hive和MySQL在数据规模及用途上存在差异。Hive主要处理大规模的数据集，尤其是在大数据环境下，常用于数据仓库和数据湖的场景，适合进行离线数据分析。而MySQL是一个传统的关系型数据库管理系统，处理的数据规模相对较小，适用于实时交易处理和事务管理等场景。
5、Hive与MySQL有着明显的区别，它们各自适用于不同的场景。Hive支持JDBC和ODBC数据源连接，能够连接到多种数据库，包括MySQL、Oracle等。Hive自身的metastore则使用DerbyDB作为数据库管理系统。具体连接方法可以在官方网站上找到，使用ODBC时可能需要重新编译相关组件。
6、全不同应用场景吧，HBase速度比Hive快了不知道多少。HBase是非关系型数据库（KV型），对key做索引，查询速度非常快（相比较Hive），适合实时查询；而Hive是关系型数据结构，适合做后期数据分析。Hive的元数据存储在RDBMS中，一般常用MySQL和Derby。
1、Hive支持的数据格式主要有以下几种：TEXTFILE、SEQUENCEFILE、RCFILE、ORC以及PARQUET。首先，TEXTFILE是Hive默认的文件格式，其存储方式为纯文本。每一行都是一条记录，每行都以换行符\n结尾。
2、Hive支持的存储格式包括TEXTFILE、SEQUENCEFILE、ORC和PARQUET。ORC格式为列式存储，具有多种压缩方式，压缩比高，文件可切分，支持复杂数据结构，但插入更新操作不便捷，适合大量数据的查询。
3、Hive提供集合数据类型，包括array、map、struct和union。集合数据类型使得数据处理更加灵活。Hive表数据存储在文件系统上，它定义了默认存储格式并支持用户自定义文件存储格式。默认使用特殊字符作为分隔符，以处理默认分隔符不出现的字段值。
4、Hive支持整型（int）、浮点型（float、double）、字符串（string）、布尔型（boolean）等基本数据类型，这些类型与常见的编程语言如SQL、Java、C、Python等相似，易于上手。集合数据类型 集合数据类型允许存储一组有序或无序的元素，如数组、列表、集合等。
5、Hive支持多种数据存储格式，包括文本文件、Parquet、ORC等，并能够与HBase、Spark等其他大数据工具和库无缝集成。此外，Hive还具备元数据管理功能，能够将数据的结构和模式存储于内置的关系型数据库中，支持可插拔的外部表机制，方便与其他数据存储系统相连。
1、hive是把数据存储在hdfs上，而mysql数据是存储在自己的系统中；数据格式不同：hive数据格式可以用户自定义，mysql有自己的系统定义格式；数据更新不同：hive不支持数据更新，只可以读，不可以写，而sql支持数据更新。
2、hive工作时，数据是存储在mysql还是hdfshive是把数据存储在hdfs上，而mysql数据是存储在自己的系统中；数据格式不同：hive数据格式可以用户自定义，mysql有自己的系统定义格式；数据更新不同：hive不支持数据更新，只可以读，不可以写，而sql支持数据更新。
3、在数据存储位置上，Hive的数据被保存在HDFS中，而数据库的数据则存储在块设备或本地文件系统中。在数据更新方面，Hive不支持对数据的修改，而数据库中的数据则经常需要被修改。Hive的执行延迟较高，数据库的执行延迟较低，但数据库的处理能力有限时，Hive的并行计算则显示出优势。