在hive中，较常见的文件存储格式有：TestFile、SequenceFile、RcFile、ORC、Parquet、AVRO。默认的文件存储格式是TestFile，在建表时若不指定默认为这个格式，那么导入数据时会直接把数据文件拷贝到hdfs上不进行处理。除TestFile外的其他格式的表不能直接从本地文件导入数据，数据要先导入到TestFile格式的表中，然后再从表中用insert导入到其他格式的表中。
TestFile格式
在建表时无需指定，Hive的默认文件格式，文件存储方式为正常的文本格式。以TestFile文件格式存储的表，在HDFS上可直接查看到数据。
可结合Gzip、Bzip2使用（系统自动检查，执行查询时自动解压），但是使用这种方式，hive不会对数据进行切分，无法对数据进行并行操作。
存储方式：行存储
优势：可使用任意的分割符进行分割；在hdfs上可查可标记；加载速度较快；
劣势：不会对数据进行压缩处理，存储空间较大、磁盘开销大、数据解析开销大。
SequenceFile格式
需在建表是指定stored as sequecefile，文件存储方式为二进制文件，以<key,value>的形式序列话到文件中。以SequenceFile文件格式存储的表，会对数据进行压缩处理，在HDFS上的数据为二进制格式，不可直接查看。
可与record、none、block（块级别压缩）配合使用，默认为record，但record的压缩率低，一般建议使用block压缩。
存储方式：行存储
优势：存储时候会对数据进行压缩处理，存储空间小；支持文件切割分片；查询速度比TestFile速度快；
劣势：无法可视化展示数据；不可以直接使用load命令对数据进行加载；自身的压缩算法占用一定的空间
RcFile格式
需在建表是指定stored as rcfile，文件存储方式为二进制文件。以RcFile文件格式存储的表也会对数据进行压缩处理，在HDFS上以二进制格式存储，不可直接查看。
RCFILE是一种行列存储相结合的存储方式，该存储结构遵循的是“先水平划分，再垂直划分”的设计里面。首先，将数据按行分块形成行组，这样可以使同一行的数据在一个节点上。然后，把行组内的数据列式存储，将列维度的数据进行压缩，并提供了一种lazy解压技术。
Rcfile在进行数据读取时会顺序处理HDFS块中的每个行组，读取行组的元数据头部和给定查询需要的列，将其加载到内存中并进行解压，直到处理下一个行组。但是，rcfile不会解压所有的加载列，解压采用lazy解压技术，只有满足where条件的列才会被解压，减少了不必要的列解压。
在rcfile中每一个行组的大小是可变的，默认行组大小为4MB。行组变大可以提升数据的压缩效率，减少并发存储量，但是在读取数据时会占用更多的内存，可能影响查询效率和其他的并发查询。用户可根据具体机器和自身需要调整行组大小。
存储方式：行列混合的存储格式，将相近的行分块后，每块按列存储。
优势：基于列存储，压缩快且效率更高，；占用的磁盘存储空间小，读取记录时涉及的block少，IO小；查询列时，读取所需列只需读取列所在块的头部定义，读取速度快（在读取全量数据时，性能与Sequence没有明显区别）；
劣势：无法可视化展示数据；导入数据时耗时较长；不能直接使用load命令对数据进行加载；自身的压缩算法占用一定空间，但比SequenceFile所占空间稍小；
ORC格式
需在建表是指定stored as ORC，文件存储方式为二进制文件。ORC文件格式从hive0.11版本后提供，是RcFile格式的优化版，主要在压缩编码，查询性能方面做了优化。ORC具备一些高级特性，如：update操作，支持ACID，支持struct、array复杂类型。Hive1.x版本后支持事务和update操作，就是基于ORC实现的（目前其他存储格式暂不支持）。
存储方式：按行组分割整个表，行组内进行列式存储。
文件结构：
首先做一些名词注释：
ORC文件：保存在文件系统上的普通二进制文件，一个ORC文件中包含多个stripe，每个stripe包含多条记录，这些记录按照列进行独立存储。
文件级元数据：包括文件的描述信息postscript、文件meta信息（包括整个文件的统计信息）、所有的stripe的信息和schema信息。
Stripe：一组行形成一个stripe，每次读取文件是以行组为单位的，一般为hdfs的块大小，保存了每一列的索引和数据。
Stripe元数据：保存stripe的位置、每个列在该stripe的统计信息以及所有的stream类型和位置。
Row group：索引的最小单位，一个stripe中包含多个row group，默认为10000个值组成。
Stream：一个stream表示文件中的一段有效的数据，包括索引和数据。索引stream保存每一个row group的位置和统计信息，数据stream包括多种类型的数据，具体情况由该列类型和编码方式决定。
在ORC文件中保存了三个层级的统计信息，分别为文件级别、stripe级别和row group级别，他们可以根据下发的搜索参数判断是否可以跳过某些数据。在这些统计信息中包含成员数和是否有null值，且对不同类型的数据设置了特定统计信息。
ORC的文件结构如下：
文件级别：
在ORC文件的末尾记录了文件级别的统计信息，包括整个文件的列统计信息。这些信息主要是用于查询的优化，也可以为一些简单的聚合查询如max、min、sum输出结果。
Stripe级别：
保留行级别的统计信息，用于判断该Stripe中的记录是否符合where中的条件，是否需要被读取。
Row group级别：
进一步避免读取不必要的数据，在逻辑上将一个column的index分割成多个index组（默认为10000，可配置）。以这些index记录为一个组，对数据进行统计。在查询时可根据组级别的统计信息过滤掉不必要的数据。
优势：具有很高的压缩比，且可切分；由于压缩比高，在查询时输入的数据量小，使用的task减少，所以提升了数据查询速度和处理性能；每个task只输出单个文件，减少了namenode的负载压力；在ORC文件中会对每一个字段建立一个轻量级的索引，如：row group index、bloom filter index等，可以用于where条件过滤；可使用load命令加载，但加载后select * from xx；无法读取数据；查询速度比rcfile快；支持复杂的数据类型；
劣势：无法可视化展示数据；读写时需要消耗额外的CPU资源用于压缩和解压缩，但消耗较少；对schema演化支持较差；
可通过命令查看ORC文件系统信息：
./hive –orcfiledump -j -p hdfs://cdh5/hivedata/warehouse2/lxw1234_orc2/000000_0
Parquet格式
需在建表是指定stored as PARQUET，文件存储方式为二进制文件。Parquet基于dremel的数据模型和算法实现，只是一种存储格式，它与上层平台、语言无关，不需要与任何数据处理框架绑定，适配多种框架结构。
存储方式：列式存储
优势：具有高效压缩和编码，是使用时有更少的IO取出所需数据，速度比ORC快；其他方面类似于ORC；
劣势：不支持update；不支持ACID；不支持可视化展示数据
总结
需要查看到所存储的具体数据内容的小型查询，可以采用默认文件格式textfile。不需要查看具体数据的小型查询时可使用sequencefile文件格式。当用于大数据量的查询时，可以使用rcfile、ORC、parquet，一般情况下推荐使用ORC,若字段数较多，不涉及到更新且取部分列查询场景多的情况下建议使用parquet。
需要通过sqoop+hive与关系型数据库交互时，import和export的hive表需要是textfile格式。如果需要操作的表不是此存储格式，需要insert到textfile格式的表中再操作。