Hive中的文件格式大致上分为面向行和面向列两类：

面向行：同一行的数据存储在一起，即连续存储。TextFile,SequenceFile。采用这种方式，如果只需要访问行的一小部分数据，亦需要将整行读入内存，推迟序列化一定程度上可以缓解这个问题，但是从磁盘读取整行数据的开销却无法避免。面向行的存储适合于整行数据需要同时处理的情况。
面向列：整个文件被切割为若干列数据，每一列数据一起存储。 RCFile,ORCFile。面向列的格式使得读取数据时，可以跳过不需要的列，适合于只处于行的一小部分字段的情况。但是这种格式的读写需要更多的内存空间，因为需要缓存行在内存中（为了获取多行中的某一列）。

textFile

默认格式，数据不做压缩，磁盘开销大，数据解析开销大。
可结合Gzip、Bzip2使用(系统自动检查，执行查询时自动解压)，但使用这种方式，hive不会对数据进行切分，
从而无法对数据进行并行操作。

SequenceFile

根据是否压缩，以及采用记录压缩还是块压缩，存储格式有所不同：

不压缩：
按照记录长度、Key长度、Value程度、Key值、Value值依次存储。长度是指字节数。采用指定的Serialization进行序列化。

Record压缩：
只有value被压缩，压缩的codec保存在Header中。

Block压缩：
多条记录被压缩在一起，可以利用记录之间的相似性，更节省空间。Block前后都加入了同步标识,一般建议使用BLOCK压缩。Block的最小值由io.seqfile.compress.blocksize属性设置。

RcFile

RCFILE是一种行列存储相结合的存储方式。首先，其将数据按行分块，保证同一个record在一个块上，避免读一个记录需要读取多个block。其次，块数据列式存储，有利于数据压缩和快速的列存取

OrcFile

OrcFile（Optimized Record Columnar File)提供了一种比RCFile更加高效的文件格式。其内部将数据划分为默认大小为250M的Stripe。每个Stripe包括索引、数据和Footer。索引存储每一列的最大最小值，以及列中每一行的位置。

多种存储格式对比

压缩格式	文件大小	查询时间(指定条件统计)	压缩类型	分割	参数
textFile	618.4 G	186.1s	无	是	无
textFile_gz	128.0 G	76.8s	gz	否	set hive.exec.compress.output=true;set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;
sequenceFile-block_gz	132.7 G	79.8s	block	是	set hive.exec.compress.output=true;set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;SET mapred.output.compression.type=BLOCK;
rcFile_gz	130.2 G	84.7s	gz	是	set hive.exec.compress.output=true;set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;
orcFile	271.2 G	66.5s	无	是	需要在建表语句中添加：stored as ORC tblproperties (“orc.compress”=”NONE”);
orcFile_zlib	123.3 G	46.9s(无索引)/40.7s(有索引)	zlib	是	默认为zlib不需要设置