hive文件存储格式包括以下几类：
1、TEXTFILE
2、SEQUENCEFILE
3、RCFILE
4、ORCFILE(0.11以后出现)
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文件拷贝到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，数据要先导入到textfile格式的表中， 然后再从表中用insert导入SequenceFile,RCFile,ORCFile表中。
前提创建环境：
hive 0.8
创建一张testfile_table表，格式为textfile。
create table if not exists testfile_table( site string, url string, pv bigint, label string) row format delimited fields terminated by ‘\t‘ stored as textfile;
load data local inpath ‘/app/weibo.txt‘ overwrite into table textfile_table;
一、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)，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。
示例
create table if not exists textfile_table( site string, url string, pv bigint, label string) row format delimited fields terminated by ‘\t‘ stored as textfile; 插入数据操作： set hive.exec.compress.output=true; set mapred.output.compress=true; set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec; set io.compression.codecs=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec; insert overwrite table textfile_table select * from textfile_table;
特点：
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
二、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。
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。
示例：
create table if not exists seqfile_table( site string, url string, pv bigint, label string) row format delimited fields terminated by ‘\t‘ stored as sequencefile; 插入数据操作： set hive.exec.compress.output=true; set mapred.output.compress=true; set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec; set io.compression.codecs=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec; SET mapred.output.compression.type=BLOCK; insert overwrite table seqfile_table select * from textfile_table;
SequenceFile
SequenceFile是Hadoop API 提供的一种二进制文件，它将数据以<key,value>的形式序列化到文件中。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。
特点：
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。
三、RCFILE
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。
RCFILE文件示例：
create table if not exists rcfile_table( site string, url string, pv bigint, label string) row format delimited fields terminated by ‘\t‘ stored as rcfile; 插入数据操作： set hive.exec.compress.output=true; set mapred.output.compress=true; set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec; set io.compression.codecs=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec; insert overwrite table rcfile_table select * from textfile_table;
RCFile
RCFile是Hive推出的一种专门面向列的数据格式。 它遵循“先按列划分，再垂直划分”的设计理念。当查询过程中，针对它并不关心的列时，它会在IO上跳过这些列。需要说明的是，RCFile在map阶段从 远端拷贝仍然是拷贝整个数据块，并且拷贝到本地目录后RCFile并不是真正直接跳过不需要的列，并跳到需要读取的列， 而是通过扫描每一个row group的头部定义来实现的，但是在整个HDFS Block 级别的头部并没有定义每个列从哪个row group起始到哪个row group结束。所以在读取所有列的情况下，RCFile的性能反而没有SequenceFile高。
特点：
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
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较大，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。
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四、ORCFile
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。
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
参考：https://www.cnblogs.com/Richardzhu/p/3613661.html
原文地址：https://www.cnblogs.com/Allen-rg/p/9328133.html