为什么hive会有多种存储格式？因为hive是文本批处理系统，所以就存在一个往hive中导入数据的问题，首先数据的存储格式有多种，比如数据源是二进制格式， 普通文本格式等等，而hive强大之处不要求数据转换成特定的格式，而是利用hadoop本身InputFormat API来从不同的数据源读取数据，同样地使用OutputFormat API将数据写成不同的格式。所以对于不同的数据源，或者写出不同的格式就需要不同的对应的InputFormat和Outputformat类的实现。
以stored as textfile（其实这就是下面stored as inputformat -outputformat的缩减写法）为例，其在底层java API中表现是输入InputFormat格式:TextInputFormat以及输出OutputFormat格式:HiveIgnoreKeyTextOutputFormat.这里InputFormat中定义了如何对数据源文本进行读取划分，以及如何将切片分割成记录存入表中。而Outputformat定义了如何将这些切片写回到文件里或者直接在控制台输出。
STORED AS INPUTFORMAT
'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat'
OUTPUTFORMAT
'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat'
实际上hive使用一个TextInputFormat对象将输入流分割成记录，然后使用一个HiveIgnoreKeyTextOutputFormat对象来将记录格式化为输出流（比如查询的结果），再使用Serde在读数据时将记录解析成列。在写数据时将列编码成记录。所以stored as ''只是决定了行级别（记录级别 ）的存储格式，而实际将记录解析成列依靠的则是Serde对象，比如hive默认的ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe' 。或者用户自定义的Serde格式。
textfile,sequencefile和rcfile的三种存储格式的本质和区别
| 文件存储编码格式 | 建表时如何指定 | 优点弊端 | |
| textfile |
文件存储就是正常的文本格式，将表中的数据在hdfs上 以文本的格式存储
，下载后可以直接查看，也可以使用cat命令查看
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1.无需指定，默认就是
2.显示指定stored as textfile
3.显示指定
STORED AS INPUTFORMAT
'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat'
OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat'
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1.
行存储使用textfile存储文件默认每一行就是一条记录，
2.可以使用任意的分隔符进行分割。
3.但无压缩，所以造成存储空间大。可结合Gzip、Bzip2、Snappy等使用（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。
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| sequencefile |
在hdfs上将表中的数据以二进制格式编码，并且将数据压缩了，下载数据
以后是二进制格式，不可以直接查看，无法可视化。
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1.stored as sequecefile
2.或者显示指定：
STORED AS INPUTFORMAT
'org.apache.hadoop.mapred.SequenceFileInputFormat'
OUTPUTFORMAT
'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveSequenceFileOutputFormat'
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1.sequencefile存储格有压缩，存储空间小，有利于优化磁盘和I/O性能
2.同时支持文件切割分片，提供了三种压缩方式：none,record,block（块级别压缩效率跟高）.默认是record(记录)
3.基于行存储
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| rcfile | 在hdfs上将表中的数据以二进制格式编码，并且支持压缩。下载后的数据不可以直接可视化。 |
1.stored as rcfile
2.或者显示指定：
STORED AS INPUTFORMAT
'org.apache.hadoop.hive.ql.io.RCFileInputFormat'
OUTPUTFORMAT
'org.apache.hadoop.hive.ql.io.RCFileOutputFormat'
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1.行列混合的存储格式，基于列存储。
2.因为基于列存储，列值重复多，所以压缩效率高。
3.磁盘存储空间小，io小。
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