textfile
Hive默认格式，数据不做压缩，磁盘开销大，数据解析开销大。
行存储,压缩的text文件 hive无法进行合并和拆分，无法对数据进行并行操作
Sequencefile
Hadoop API 提供的一种二进制文件，它将数据(key,value)的形式序列化到文件里。
Hive 中的SequenceFile 继承自Hadoop API 的SequenceFile，只是它的key为空。使用value 存放实际的值，避免MR 在执行map 阶段的排序过程。
行存储，可分割 压缩
一般选择block压缩
Avro
Avro是一个数据序列化系统，设计用于支持大批量数据交换的应用。它的主要特点有：支持二进制序列化方式，可以便捷，快速地处理大量数据；动态语言友好，Avro提供的机制使动态语言可以方便地处理Avro数据。
Rcfile
面向列，先按列划分。再垂直划分
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
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。。RCFile在map阶段从远端拷贝仍然是拷贝整个数据块，而且复制到本地文件夹后，是通过扫描每个row group的头部定义来实现的。
在读取全部列的情况下，RCFile的性能反而没有SequenceFile高。
结合行存储查询的高速和列存储节省空间的特点,保证同一行的数据位于同一节点。因此元组重构的开销非常低,RCFile能够利用列维度的数据压缩，而且能跳过不必要的列读取。
Parquet
列式格式，以方便对其高效压缩和编码，且使用更少的IO操作取出需要的数据,透明地将Protobuf和thrift嵌套类型的数据进行列式存储,除了上述优势外,不支持update操作（数据写成后不可修改），不支持ACID等。
ORCFile
源自于RC（RecordColumnar File）这种存储格式，RC是一种列式存储引擎，对schema演化支持较差，主要是在压缩编码，查询性能方面做了优化。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）。支持update操作，支持ACID，支持struct，array复杂类型。
数据按行分块 每块按照列存储，压缩快 快速列存取
自定义格式
用户可以通过实现inputformat和 outputformat来自定义输入输出格式。
