Apache Hive支持Apache Hadoop中使用的几种熟悉的文件格式，如 TextFile，RCFile，SequenceFile，AVRO，ORC和Parquet 格式。Cloudera Impala也支持这些文件格式。 在建表时使用 STORED AS ( TextFile|RCFile|SequenceFile|AVRO|ORC|Parquet ) 来指定存储格式 。
TextFile 每一行都是一条记录，每行都以换行符（\ n）结尾。 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 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。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。
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。
AVRO 是开源项目，为Hadoop提供数据序列化和数据交换服务。您可以在Hadoop生态系统和以任何编程语言编写的程序之间交换数据。Avro是基于大数据Hadoop的应用程序中流行的文件格式之一。
ORC文件 代表了优化排柱状的文件格式。ORC文件格式提供了一种将数据存储在Hive表中的高效方法。这个文件系统实际上是为了克服其他Hive文件格式的限制而设计的。Hive从大型表读取，写入和处理数据时，使用ORC文件可以提高性能。
Parquet是一个面向列的二进制文件格式。Parquet对于大型查询的类型是高效的。对于扫描特定表格中的特定列的查询，Parquet特别有用。Parquet桌子使用压缩Snappy，gzip;目前Snappy默认。
存储格式对比
存储格式 | 存储方式 | 特点 |
TextFile | 行存储 | 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 | 行存储 | 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 | 数据按行分块 每块按照列存储 | 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。 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 |
ORCFile | 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 |
Parquet | 列存储 | 相对于PRC，Parquet压缩比较低，查询效率较低，不支持update、insert和ACID.但是Parquet支持Impala查询引擎 |
Parquet与ORC对比
| Parquet http://parquet.apache.org | Orc http://orc.apache.org |
发展状态 | 目前都是Apache开源的顶级项目，列式存储引擎 | 目前都是Apache开源的顶级项目，列式存储引擎 |
开发语言 | Java | Java |
主导公司 | Twitter/Cloudera | Hortonworks |
ACID | 不支持 | 支持ACID事务 |
修改操作(update,delete) | 不支持 | 支持 |
支持索引 (统计信息) | 粗粒度索引 block/group/chunk级别统计信息 | 粗粒度索引 file/stripe/row级别统计信息， 不能精确到列建立索引 |
支持的查询引擎 | Apache Drill、Impala | Apache Hive |
查询性能 | Orc性能更高一点 | Orc性能更高一点 |
压缩比 | Orc压缩比更高(见下图) | Orc压缩比更高(见下图) |
列编码 | 支持多种编码，字典，RLE，Delta等 | 支持主流编码，与Parquet类似 |
总结：如果仅仅是在HIve中存储和查询，建议使用ORC格式，如果在Hive中存储，而使用Impala查询，建议使用Parquet。
