一般数据存储模式分为行存储、列存储以及混合存储。
行存储模式就是把一整行存在一起，包含所有的列，这是最常见的模式。这种结构能很好的适应动态的查询。但行存储模式有以下两点不足：
- 当一行中有很多列，而我们只需要其中很少的几列时，我们也不得不把一行中所有的列读进来，然后从中抽取一些列。这样大大降低了查询执行的效率。
- 基于多个列做压缩时，由于不同的列数据类型和取值范围不同，压缩比不会太高。
列存储模式将每列单独存储或者将某几个列作为列组存在一起。列存储在执行查询时可以避免读取不必要的列。而且一般同列的数据类型一致，读取范围相对多列混合更小，这种情况下压缩数据能达到比较高的压缩比。但是这种结构在重建行时效率比较低。
混合存储模式是将行存储和列存储混合使用的一种结构。
hive数据存储格式常见包括以下几类：textfile、sequencefile、rcfile、orcfile。其中textfile为默认格式，建表时不指定默认为这个格式，导入数据时会直接把数据拷贝到hdfs上不进行处理。SequenceFile，RCFile，ORCFile格式的表不能直接从本地文件导入数据，数据要先导入textFile格式的表中，然后再从textfile表中用insert导入到sequenceFile、RCFile、ORCFile表中。
1、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），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。比如默认块大小是64M，那么输入一个128MB的非压缩文件则可以拆分为128/64=2个MapReduce任务。而如果文件是压缩格式128MB，那么对于文件则只会启动一个Mapper。
2、SEQUENCEFILE
sequencefile是Hadoop API提供的一种二进制文件支持，其具有使用方便、可分割、可压缩的特点。这种二进制文件内部使用Hadoop 的标准的Writable 接口实现序列化和反序列化。它与Hadoop API中的MapFile 是互相兼容的。Hive 中的SequenceFile 继承自Hadoop API 的SequenceFile，不过它的key为空，使用value 存放实际的值， 这样是为了避免MR 在运行map 阶段的排序过程。如果你用Java API 编写SequenceFile，并让Hive 读取的话，请确保使用value字段存放数据，否则你需要自定义读取这种SequenceFile 的InputFormat class 和OutputFormat class。sequencefile支持三种压缩选择：NONE，RECORD，BLOCK。Record压缩率低，一般建议使用BLOCK压缩。TEXTFile和SEQUENCEFile都是基于行存储的。
3、RCFILE
RCFILE是一种列存储相结合的存储方式。其遵循的是“先水平划分，在垂直划分”的设计理念。首先，RCFile保证同一行的数据位于同一节点，因此元组重构的开销很低；其次，像列存储一样，RCFile能够利用维度的数据压缩，并且能跳过不必要的列读取。
RCFile存储结构，其广泛应用于Facebook公司的数据分析系统hive中。首先，RCFile具备相当于行存储的数据加载速度和负载适应能力；其次，RCFile的读优化可以在扫描表格式时避免不必要的列读取，测试显示在多数情况下，数据加载时性能消耗较大，但是具有较好的压缩比和查询响应；再次，RCFile使用列维度的压缩，因此能够有效提升
rcfile文件结构如下：
4、ORCFile
ORCFile是hive0.11版本引入的新的存储格式，是对之前的RCFile存储格式的优化。每个ORC文件由一个或多个stripe组成，每个stripe250MB大小，这个Stripe实际相当于之前的rcfile里的RowGroup概念，每个Stripe大小250MB，这样能提升顺序读的吞吐率。每个Stripe里有三部分组成，分别是IndexData,RowData,Stripe footer：
- Index Data：一个轻量级的index,默认是每隔1W行做一个索引。这里做的索引只是记录某行的个字段在RowData中的offset，还包括Column的max和min值。
- Row Data:存的是具体的数据，和RCFile一样，先取部分行，然后对这些行按列进行存储。与RCFile不同的地方在于每个列进行了编码，分成多个Stream来存储。
- Stripe Footer：存的是各个Stream的类型，长度等信息。
ORCFile对RCFile进行优化，和RCFile格式相比，ORC File格式有以下优点：
- 每个task只输出单个文件，这样可以减少NameNode的负载；
- 支持各种复杂的数据类型，比如：datetime，decimal,以及一些复杂类型（Struct，list,map,union）
- 在文件存储了一些轻量级的索引数据；
- 基于数据类型的模块压缩：integer类型的列用行城长度编码；string类型的列用字典编码。
- 多个互相独立的RecordReaders并行读相同的文件；
- 无需扫描markers就可以分割文件。
- 绑定所需要的内存；
- metadata的存储用protocol buffers的，所以它支持添加和删除一些列。
5、测试总结
下面对这sequencefile和rcfile 文件格式结合GzipCodec、DefaultCodec做了测试对比。
总结：相比TEXTFILE和SEQUENCEFILE，RCFILE由于列式 存储方式，数据加载时性能消耗很大，但是具有较好的压缩比和查询响应。数据仓库的特点是一次写入、多次读取，因此，整体来看，RCFILE相比其余两种格式具有较明显的优势。
建议：设置上述压缩参数hive表文件格式和压缩编码采用Rcfile+Gzip压缩效果最好，比sequencefile节省约33%存储，而且rcfile 在列筛选数据查询效率上比sequencefile高很多。综上建议hive默认参数调整如下:
set mapred.output.compression.type=BLOCK; set hive.merge.mapredfiles = true; set hive.merge.mapfiles = true; set hive.merge.smallfiles.avgsize=160000000; set hive.exec.compress.output=true;
hive表文件格式选择：除了etl表其余表建表默认格式为RCFile。对于已经创建的表用ALTER TABLE table_name SET RCFile;修改后续数据的存储格式，这个设置不影响该表之前存储的数据，因为hive在数据读取的时候预判的文件格式。