hive支持hadoop中的TextFile、RCFile、SequenceFile、AVRO、ORC、Parquet格式
1、TextFile每一行都是一条记录，每行都以换行符\n结尾，数据不压缩，磁盘开销大，数据解析开销大，可以结合Gzip和Bzip2使用。这种方式，hive不会对数据切分，从而也不会对数据进行并行处理
2、SequenceFile是一种二进制文件，使用方便、可以分割、可以压缩的特点，支持三种压缩格式，NONE、record、block.record压缩效率低，一般建议使用block压缩
3、RCFile是一种列存储相结合的压缩方式，将数据按行分块，保证同一个record在一个块上，避免读取一个记录需要多个block，其次，块数据列式存储有利于数据压缩和快速的列存取
4、AVRO是开源项目，为hadoop提供数据序列化的数据交换的服务，是hadoop的应用程序中流行的文件格式之一
5、ORC文件格式提供了一种将数据存储在hive表中的高效方法，hive从大型表中读取、写入和处理数据时，使用ORC可以提高性能
6、Parquet是一个面向列的二进制格式，parquet对于大型查询类型是高效的，对于扫描特定表格中特定列查询，parquet是特别有用的，parquet使用压缩有snappy gzip，默认snappy。
总结
1、如果仅仅是hive中存储和查询，使用ORC格式
2、如果hive中存储，使用impala查询，建议使用parquet