机器学习PAI特征平台离线存储目前除了maxcompute外，支持其他类型的存储了吗？比如hive表

机器学习PAI特征平台离线存储目前除了MaxCompute外，确实支持其他类型的存储，包括Hive表。

机器学习PAI（Platform for Artificial Intelligence）的特征平台提供了一个中心化的数据管理和共享平台，称为FeatureStore，用于组织、存储和管理机器学习和AI训练中使用的特征数据。FeatureStore支持在线数据源和离线数据源两种数据源，这意味着用户可以配置不同的数据源以适应不同的使用场景。

在离线存储方面，FeatureStore不仅支持阿里云的MaxCompute，还能与其他多种数据存储系统集成，包括但不限于Hive表。这样的设计使得FeatureStore能够灵活地与现有的大数据处理生态系统集成，为用户提供更加丰富的数据管理选项。通过这种方式，FeatureStore能够自动完成在线和离线表的构建，保证数据的一致性，并且能够在特征表只存一份的情况下，向多人共享特征。

综上所述，机器学习PAI特征平台的离线存储功能不仅限于MaxCompute，它已经扩展支持包括Hive表在内的其他类型存储，这为用户提供了更多的灵活性和选择。

目前不支持 hive表，离线数据引擎只支持 max compute, 可以使用 dataworks 的数据集成服务从 hive 数据源同步到 max compute 数据源。此回答整理自钉群“PAI-FeatureStore特征平台应用交流”