1、textfile：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。源文件可以直接通过hadoop fs -cat 查看；
2、sequencefile：一种Hadoop API提供的二进制文件，使用方便、可分割、可压缩等特点。 SEQUENCEFILE将数据以<key,value>的形式序列化到文件中。序列化和反序列化使用Hadoop 的标准的Writable 接口实现。key为空，用value 存放实际的值， 这样可以避免map 阶段的排序过程。 三种压缩选择：NONE, RECORD, BLOCK。 Record压缩率低，一般建议使用BLOCK压缩。使用时设置参数， SET hive.exec.compress.output=true; SET io.seqfile.compression.type=BLOCK; -- NONE/RECORD/BLOCK create table test2(str STRING) STORED AS SEQUENCEFILE;
3、rc酆璁冻嘌file：一种行列存储相结合的存储方式。首先，其将数据按行分块，保证同一个record在一个块上，避免缥熹嵛郦读一个记录需要读取多个block。其次，块数据列式存储，有利于数据压缩和快速的列存取。 理论上具有高查询效率（但hive官方说效果不明显，只有存储上能省10%的空间，所以不好用，可以不用）。 RCFile结合行存储查询的快速和列存储节省空间的特点 1）同一行的数据位于同一节点，因此元组重构的开销很低； 2) 块内列存储，可以进行列维度的数据压缩，跳过不必要的列读取。 查询过程中，在IO上跳过不关心的列。实际过程是，在map阶段从远端拷贝仍然拷贝整个数据块到本地目录，也并不是真正直接跳过列，而是通过扫描每一个row group的头部定义来实现的。 但是在整个HDFS Block 级别的头部并没有定义每个列从哪个row group起始到哪个row group结束。所以在读取所有列的情况下，RCFile的性能反而没有SequenceFile高。
4、orc：hive给出的新格式，属于RCFILE的升级版
5、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。
6、总结：
7、注意：只有TEXTFILE表能直接加载数据，必须，本地load数据，和external外部表直接加载蠕蒜唏怜运路径数据，都只能用TEXTFILE表。 更深一步，hive默认支持的压缩文件（hadoop默认支持的压缩格式），也只能用TEXTFILE表直接读取。其他格式不行。可以通过TEXTFILE表加载后insert到其他表中。 换句话说，SequenceFile、RCFile表不能直接加载数据，数据要先导入到textfile表，再从textfile表通过insert select from 导入到SequenceFile,RCFile表。 SequenceFile、RCFile表的源文件不能直接查看，在hive中用select看。RCFile源文件可以用 hive --service rcfilecat /xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx/000000_0查看，但是格式不同，很乱。
