Hive location选择的原则主要基于以下几个考虑因素：
数据本地性：尽量将Hive表的数据存储在计算节点上，以减少数据传输的开销。这可以通过设置hive.exec.scratchdir参数来实现，该参数指定了Hive用于临时存储的本地目录。
磁盘空间：确保Hive有足够的磁盘空间来存储数据。可以通过监控磁盘使用情况并设置合适的存储配额来管理磁盘空间。
数据冗余和容错性：为了提高数据的可靠性和容错性，可以将数据分布在多个节点上。这可以通过配置Hive的分区策略和复制因子来实现。
性能优化：根据查询需求和集群资源情况，选择合适的存储格式和压缩算法。例如，对于需要快速读取的小文件，可以选择ORC或Parquet等列式存储格式，并启用压缩以减少存储空间和I/O开销。
安全性：确保Hive表的数据存储位置具有足够的安全性，采取适当的安全措施来保护数据免受未经授权的访问和篡改。
可扩展性：随着数据量的增长，Hive集群需要具备良好的可扩展性。在选择存储位置时，应考虑未来的扩展需求，并确保新的节点可以轻松地加入到集群中。
管理便利性：为了简化管理和维护工作，可以将Hive表的数据存储在易于访问和管理的地方。例如，可以将数据存储在专门的存储系统或云存储服务中，以便于进行备份、恢复和监控等操作。
总之，在选择Hive location时，需要综合考虑数据本地性、磁盘空间、数据冗余和容错性、性能优化、安全性、可扩展性以及管理便利性等因素，以实现高效、可靠和易于管理的数据存储解决方案。
