Hive文件存储格式
1.textfile
textfile为默认格式
存储方式：行存储
磁盘开销大 数据解析开销大，压缩的text文件 hive无法进行合并和拆分
（建表时不指定它会默认为这个格式，导入数据时会直接把数据文件拷贝到HDFS上不进行处理，源文件可以直接通过hadoop fs -cat 查看。）
2.sequencefile
二进制文件,以<key,value>的形式序列化到文件中
存储方式：行存储，可分割 压缩，一般选择block压缩
优势是文件和Hadoop api中的mapfile是相互兼容的。
（sequencefile这是一种Hadoop API提供的二进制的文件使用方便）
3.rcfile
存储方式：数据按行分块 每块按照列存储
压缩快 快速列存取，读记录尽量涉及到的block最少，读取需要的列只需要读取每个row group 的头部定义。读取全量数据的操作 性能可能比sequencefile没有明显的优势
（rcfile存储数据首先将其数据按行分块，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，理论上具有高查询效率）
4.orc
存储方式：数据按行分块 每块按照列存储，压缩快 快速列存取，效率比rcfile高,是rcfile的改良版本
5.自定义格
用户可以通过实现inputformat和 outputformat来自定义输入输出格式。
Apache Parquet
源自于google Dremel系统（可下载论文参阅），Parquet相当于Google Dremel中的数据存储引擎，而Apache顶级开源项目Drill正是Dremel的开源实现。
Apache Parquet 最初的设计动机是存储嵌套式数据，比如Protocolbuffer，thrift，json等，将这类数据存储成列式格式，以方便对其高效压缩和编码，且使用更少的IO操作取出需要的数据，这也是Parquet相比于ORC的优势，它能够透明地将Protobuf和thrift类型的数据进行列式存储，在Protobuf和thrift被广泛使用的今天，与parquet进行集成，是一件非容易和自然的事情。 除了上述优势外，相比于ORC, Parquet没有太多其他可圈可点的地方，比如它不支持update操作（数据写成后不可修改），不支持ACID等。
Apache ORC
ORC（OptimizedRC File）存储源自于RC（RecordColumnar File）这种存储格式，RC是一种列式存储引擎，对schema演化（修改schema需要重新生成数据）支持较差，而ORC是对RC改进，但它仍对schema演化支持较差，主要是在压缩编码，查询性能方面做了优化。RC/ORC最初是在Hive中得到使用，最后发展势头不错，独立成一个单独的项目。Hive 1.x版本对事务和update操作的支持，便是基于ORC实现的（其他存储格式暂不支持）。ORC发展到今天，已经具备一些非常高级的feature，比如支持update操作，支持ACID，支持struct，array复杂类型。你可以使用复杂类型构建一个类似于parquet的嵌套式数据架构，但当层数非常多时，写起来非常麻烦和复杂，而parquet提供的schema表达方式更容易表示出多级嵌套的数据类型。
总结：
textfile 存储空间消耗比较大，并且压缩的text 无法分割和合并 查询的效率最低,可以直接存储，加载数据的速度最高
sequencefile 存储空间消耗最大,压缩的文件可以分割和合并 查询效率高，需要通过text文件转化来加载
rcfile 存储空间最小，查询的效率最高 ，需要通过text文件转化来加载，加载的速度最低
相比传统的行式存储引擎，列式存储引擎具有更高的压缩比，更少的IO操作而备受青睐（注：列式存储不是万能高效的，很多场景下行式存储仍更加高效），尤其是在数据列（column）数很多，但每次操作仅针对若干列的情景，列式存储引擎的性价比更高。
在互联网大数据应用场景下，大部分情况下，数据量很大且数据字段数目很多，但每次查询数据只针对其中的少数几行，这时候列式存储是极佳的选择