在这方面，我们可以将hive看作某种数据库引擎。这个引擎正在处理由记录生成的表。
当我们让hive（以及任何其他数据库）以自己的内部格式工作时，我们并不在意。
当我们希望hive将自己的文件作为表（外部表）处理时，我们必须让他知道如何将文件中的数据转换为记录。这正是塞德的角色。您可以将其视为使hive能够读/写数据的插件。
例如-您想使用csv。下面是csvèu serde的示例https://github.com/ogrodnek/csv-serde/blob/master/src/main/java/com/bizo/hive/serde/csv/csvserde.java 方法serialize将读取数据，并将其切分为字段（假设它是csv）
方法反序列化将获取一条记录并将其格式化为csv。

答案
是的，serde是一个内置于hadoopapi的库
hive使用hdfs或任何其他存储（ftp）之类的文件系统来存储数据，这里的数据是以表的形式（有行和列）存储的。
serde-serializer，反序列化程序指示配置单元如何处理记录（行）。hive还支持半结构化（xml、电子邮件等）或非结构化记录（音频、视频等）的处理。例如，如果您有1000 gb的rss提要（rss XML）。您可以将它们摄取到hdfs中的某个位置。您需要基于xml结构编写一个定制serde，以便hive知道如何将xml文件加载到hive表或其他方式。
有关如何编写serde的更多信息，请阅读本文

我认为上面的概念序列化和反序列化回到前面。串行化是在写入时完成的，结构化数据被串行化为位/字节流以供存储。读取时，数据从位/字节存储格式反序列化为读取器所需的结构。例如，hive需要看起来像行和列的结构，但是hdfs将数据存储在位/字节块中，所以写时序列化，读时反序列化。

hive还可以分析半结构化和非结构化数据（1）使用复杂数据类型（struct、array、unions）（2）使用serde
serde接口允许我们指示hive如何处理记录。序列化程序将获取hive正在处理的java对象，并将其转换为hive可以存储的对象，反序列化程序获取记录的二进制表示，并将其转换为hive可以操作的java对象。