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)
5、PARQUET
1、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,PARQUET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,PARQUET表中；或者用复制表结构及数据的方式（create table as select * from table ）。
textfile
默认格式；
存储方式为行存储；
磁盘开销大 数据解析开销大；
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。
2、sequencefile
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
3、refile
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，
4、orcfile
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。
5、parquet
类似于orc，相对于orc文件格式，hadoop生态系统中大部分工程都支持parquet文件。
转自：https://blog.csdn.net/weixin_43599377/article/details/106457294?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-baidujs_title-0&spm=1001.2101.3001.4242