Hive的文件存储格式包括：textfile, sequencefile, rcfile, orc, parquet

 

textfile

 

　　默认的文件格式，行存储。建表时不指定存储格式即为textfile，导入数据时把数据文件拷贝至hdfs不进行处理。

 

优点：最简单的数据格式，便于和其他工具（Pig, grep, sed, awk）共享数据，便于查看和编辑；加载较快。

 

缺点：耗费存储空间，I/O性能较低；Hive不进行数据切分合并，不能进行并行操作，查询效率低。

 

适用于小型查询，查看具体数据内容的测试操作。

 

sequencefile

 

　　含有键值对的二进制文件，行存储。

 

优点：可压缩、可分割，优化磁盘利用率和I/O；可并行操作数据，查询效率高;

 

缺点：存储空间消耗最大；对于Hadoop生态系统之外的工具不适用，需要通过text文件转化加载。

 

适用于数据量较小、大部分列的查询。

 

rcfile

　　行列式存储。先将数据按行分块，同一个record在一个块上，避免读一条记录需要读多个block；然后块数据列式存储。

优点：可压缩，高效的列存取；查询效率较高。

缺点：加载时性能消耗较大，需要通过text文件转化加载；读取全量数据性能低。

 

orc

　　优化后的rcfile，行列式存储。

优缺点与rcfile类似，查询效率最高。

适用于Hive中大型的存储、查询。

 

parquet

　　列存储。

优点：更高效的压缩和编码；不与任何数据处理技术绑定，可用于多种数据处理框架（Hive, Impala, Presto查询引擎；MapReduce, Spark计算框架；Avro, Thrift, PB数据模型 ）。

缺点：不支持update, insert, delete, ACID

适用于字段数非常多，无更新，只取部分列的查询。

 

 

表的字段个数不多时，文件按块进行压缩，行存储对于处理重复数据时比较高效；

表的字段个数成百上千时，而只需查询其中的较少字段时，列存储可较大提高效率。

数据仓库一次写入，多次读写，orc格式的优势较明显。