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优点：写入过程中对主键进行hash分桶写入，性能比较高，不受表的数据量限制。Flink和Spark引擎都支持，Flink和Spark引擎可以实现交叉混写同一张表。 缺点：Bucket个数不能动态调整，数据量波动和整表数据量持续上涨会导致单个Bucket数据量过大出现大数据文件。需要结合分区表来进行平衡改善。
表名必须满足Hive格式要求 表名必须以字母或下划线开头，不能以数字开头。 表名只能包含字母、数字、下划线。 表名长度不能超过128个字符。 表名中不能包含空格和特殊字符，如冒号、分号、斜杠等。 表名不区分大小写，但建议使用小写字母。 Hive保留关键字不能作为表名，如select、from、where等。
db_name 否 Database名称。 由字母、数字和下划线（_）组成。不能是纯数字，且不能以数字和下划线开头。 table_name 是 Database中的表名。 由字母、数字和下划线（_）组成。不能是纯数字，且不能以数字和下划线开头。匹配规则为：^(?!_)(?![0-9]
db_name 否 Database名称。 由字母、数字和下划线（_）组成。不能是纯数字，且不能以数字和下划线开头。 table_name 是 Database中的表名。 由字母、数字和下划线（_）组成。不能是纯数字，且不能以数字和下划线开头。匹配规则为：^(?!_)(?![0-9]+$)[A-Za-z0-9_$]*$。
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