1. 面试官：介绍Hive中的内部表和外部表的区别。

2. 面试官：解释Hive中视图的概念，并说明视图的使用场景和优势。

3. 面试官：讨论Hive中的分区表，说明其作用和在大数据处理中的重要性。

4. 面试官：分析Hive中的桶表（Bucketed Tables），并说明其如何优化数据查询和处理。

5. 面试官：探讨Hive中表和视图的元数据管理，以及如何在Hive中进行元数据的操作。

6. 面试官：比较Hive中的外部表和Manage表（Managed Table），分析两者在数据管理和存储层面的异同。

7. 面试官：设计一个使用Hive表和视图的数据架构，适用于大规模数据分析和处理的场景。

8. 面试官：讨论Hive中的索引（Index）的使用方法和对查询性能的影响。

9. 面试官：分析Hive中的事务表（Transactional Table）和非事务表（Non-Transactional Table），并说明它们在事务处理和数据一致性方面的特点。

10. 面试官：探讨Hive中的视图的更新和修改操作，以及对基础表数据的影响和限制。