Hive从两个维度对表的存储进行管理：“行格式”（row format）和“文件格式”（file format）。
行格式指行和一行中的字段如何存储。行格式的定义由SerDe定义，SerDe是“序列化和反序列化工具”（Serializer-Deserializer）的合成词。
查询时，DerDe进行反序列化将文件中字节形式的数据行反序列化为Hive内部操作数据行时锁使用的对象形式。
插入时，SerDe会把Hive的数据行内部表示形式序列化成字节形式并写到输出文件中。
文件格式指一行中字段容器的格式。最简单的格式是纯文本文件，但是也可以使用面向行的和列的二进制格式。
Hive存储格式一览表
| 存储格式 | 描述 |
|---|---|
| TEXTFILE | 存储为纯文本文件。TEXTFILE是默认的文件格式，除非配置了hive.default.fileformat参数。使用DELIMITED子句读取分隔文件。使用ESCAPED BY子句来为分隔符转义。使用NULL DEFINED AS子句指定自定义的null格式。 |
| STORED AS SEQUENCEFILE | 存储为压缩序列文件 |
| STORED AS ORC | 存储为ORC格式文件 |
| STORED AS PARQUET | 存储为parquet列存储格式。 |
| STORED AS AVRO | 存储为AVRO格式文件。 |
| STORED AS RCFILE | 存储为列存储格式 |
| STORED AS JSONFILE | 在hive4.0.0+版本中可以存储为json文件格式 |
| STORED BY | 非本机表格式存储，创建或链接到非本机表，例如Hbase，Druid，Accumulo支持的表。 |
| INPUTFORMAT and OUTPUTFORMAT | 在file_format中，指定inputFormat和OutputFormat的类名字符串 |
默认的存储格式：分隔的文本
如果在创建表时没有用ROW FORMAT或STORED AS子句，那么Hive所使用的默认格式是分隔的文本（delimited text），每行（line）存储一个数据行（row）。
默认的行内分隔符不是制表符，而是ASCII控制码集合中的Control-A（ASCII码为1）。选择Control-A（A）是因为在文本中出现的可能性比较小。通常在生产中我们常选用0X05（E）作为分隔符。
“集合”（collection）元素的默认分隔符为字符Control-B。它用于分隔ARRAY或STRUCT或MAP的键值对中的元素。默认的映射键（map key）分隔符为Control-C。它用于分隔MAP的键和值。表中各行之间用换行符分隔。
二进制存储格式：SEQUENCEFILE顺序文件、Avro数据文件以及RCFile
顺序文件
Hadoop的顺序文件格式是一种针对顺序和记录（键值对）的通过二进制格式。在Hive中，可以在create table语句中通过声明stored as sequencefile来使用顺序文件。
使用序列文件的一个主要的优点是它们支持可分割（splittable）的压缩。如果你有一系列在Hive外创建的序列文件，则无须额外设置，Hive也能读取它们。另一方面，如果你想使用压缩顺序文件来存储Hive产生的表，则需要设置几个相应的属性来使用压缩：
hive> create table compressed_table (id int, name string) stored as sequencefile;
hive> insert overwrite table compressed_table select id, name from partition_table;
WARNING: Hive-on-MR is deprecated in Hive 2 and may not be available in the future versions. Consider using a different execution engine (i.e. spark, tez) or using Hive 1.X releases.
Query ID = hadoop_20190402211715_8c1eeb4a-43c2-4764-809f-a56aa56f1a5e
Total jobs = 3
Launching Job 1 out of 3
Number of reduce tasks is set to 0 since there's no reduce operator
Starting Job = job_1552651623473_0005, Tracking URL = http://jms-master-01:8088/proxy/application_1552651623473_0005/
Kill Command = /home/hadoop/tools/hadoop-2.7.7/bin/hadoop job -kill job_1552651623473_0005
Hadoop job information for Stage-1: number of mappers: 1; number of reducers: 0
2019-04-02 21:17:25,965 Stage-1 map = 0%, reduce = 0%
2019-04-02 21:17:31,391 Stage-1 map = 100%, reduce = 0%, Cumulative CPU 2.44 sec
MapReduce Total cumulative CPU time: 2 seconds 440 msec
Ended Job = job_1552651623473_0005
Stage-4 is selected by condition resolver.
Stage-3 is filtered out by condition resolver.
Stage-5 is filtered out by condition resolver.
Moving data to directory hdfs://jms-master-01:9000/user/hive/warehouse/compressed_table/.hive-staging_hive_2019-04-02_21-17-15_683_1318791344897734210-1/-ext-10000
Loading data to table default.compressed_table
MapReduce Jobs Launched:
Stage-Stage-1: Map: 1 Cumulative CPU: 2.44 sec HDFS Read: 4378 HDFS Write: 545 SUCCESS
Total MapReduce CPU Time Spent: 2 seconds 440 msec
OK
Time taken: 17.772 seconds
顺序文件时面向行的，也就是说同一行中的字段作为顺序文件中的一条记录被存储在一起。
Avro数据文件
Avro数据文件和顺序文件相似：可分割、可压缩、面向行。不同点是，Avro数据文件支持模式演化以及多种编程语言的绑定。Hive可以使用Haivvreo SerDe读取或写入Avro数据文件。
RCFile格式文件
Hive提供了一种二进制存储格式，称为RCFile，表示按列记录文件（Record Columnar File）。RCFile除了按列方式存储数据以外，其他方面都和序列文件类似。RDFile把表分成行分片（row split），在每一个分片中先存所有行的第一列，再存它们的第二列，以此类推。
面向列的存储布局（column-oriented layout）方式可以是一个查询跳过那些不必访问的列。让我们考虑一个只需要处理某一列的查询。
面向列存储和面向行存储的区别
顺序文件时面向行的存储，即使只需要读取第二列，整个数据行也都会被加载到内存中。而RCFile面向列的存储，只需要把文件中第二列所对应的那部分读入内存。面向列的存储格式对于那些只访问表中一小部分行的查询比较有效；面向行的存储格式适合同时处理一行中很多列的情况。
两种存储格式的查询效率比较：
hive> select name from partition_table;
OK
郭靖
黄蓉
杨康
穆念慈
东邪
西毒
黄老邪
杨铁心
Time taken: 0.411 seconds, Fetched: 8 row(s)
hive> select name from compressed_table;
OK
郭靖
黄蓉
杨康
穆念慈
东邪
西毒
黄老邪
杨铁心
Time taken: 0.112 seconds, Fetched: 8 row(s)
当查询某一列时，面向列的查询比面向行的查询约快4倍；
hive> select * from compressed_table;
OK
1 郭靖
2 黄蓉
3 杨康
4 穆念慈
5 东邪
6 西毒
7 黄老邪
8 杨铁心
Time taken: 0.161 seconds, Fetched: 8 row(s)
hive> select * from partition_table;
OK
1 郭靖 20190402 china
2 黄蓉 20190402 china
3 杨康 20190402 china
4 穆念慈 20190402 china
5 东邪 20190402 china
6 西毒 20190402 china
7 黄老邪 20190402 china
8 杨铁心 20190402 china
Time taken: 0.169 seconds, Fetched: 8 row(s)
当全表查询时，两种存储格式查询效率相当。
