Hive外部表适合在数据需要被多个工具或框架共享、现有数据集希望进行查询和分析但不希望Hive管理数据生命周期、希望保留数据即使删除了表结构定义、需要手动管理分区数据或分区数据由外部系统生成和管理等场景中使用。以下是具体的原因：
- 共享数据：外部表允许你在Hive中定义表结构，而不改变数据的实际存储位置，非常适合数据需要被多个工具或框架共享的情况。
- 现有数据集：对于已经存在于HDFS或其他存储系统中的数据，使用外部表可以在Hive中进行查询和分析，同时保留数据的原始位置和管理责任，适用于不需要Hive管理数据生命周期的场景。
- 数据保留策略：删除外部表只会删除表的元数据信息，而不会删除实际的数据文件，这对于需要保留数据但可能不再需要表结构定义的场景非常有用。
- 分区管理复杂：当需要手动管理分区数据，或者分区数据由外部系统生成和管理时，外部表提供了更大的灵活性，可以更有效地处理这些复杂情况。
通过以上分析，我们可以看到Hive外部表在大数据处理中的灵活性和适用性，特别是在数据共享、数据保留策略和复杂分区管理等方面。
