hive有几种文件存储格式

Hive支持多种文件存储格式，包括文本文件、序列文件、RC文件、ORC文件和Parquet文件等。

1. 文本文件：文本文件是一种简单的文件格式，可以使用各种文本编辑器打开和编辑。在Hive中，文本文件通常使用行分隔符将不同行的数据分开，并且可以使用分隔符将一行数据中的不同列分开。

2. 序列文件：序列文件是一种二进制文件格式，可以减少数据的存储空间和读取时间。在Hive中，序列文件可以使用LZO、Snappy等压缩算法进行压缩，进一步减少存储空间和读取时间。

3. RC文件：RC文件是一种列式存储文件格式，将相同列的数据存储在一起，可以减少读取数据时的I/O次数，提高读取效率。RC文件还支持数据压缩，可以进一步减少存储空间和读取时间。

4. ORC文件：ORC文件是一种优化的列式存储文件格式，可以进一步提高读取效率和压缩比。ORC文件支持数据类型、数据压缩、索引等多种优化技术，可以显著提高Hive表的查询性能。

5. Parquet文件：Parquet文件是一种优化的列式存储文件格式，可以进一步提高读取效率和压缩比。与ORC文件类似，Parquet文件也支持数据类型、数据压缩、索引等多种优化技术。

以上五种文件存储格式都有各自的优缺点，可以根据实际需求选择最适合的存储格式。

相关问题

hive 表的数据保存格式有几种？使用场景

Hive表的数据保存格式主要有以下几种：

1. 文本文件格式（Text File）：将数据以文本形式存储在文件中，如CSV、TSV、JSON等格式。文本文件格式通用性强，易于理解和处理，但缺点是占用空间较大，读取速度较慢。

2. 存储格式文件（Storage Format）：将数据以二进制形式存储在文件中，如Parquet、ORC、Avro等格式。存储格式文件的优点是占用空间小，读取速度快，支持压缩和列式存储等高级特性，但缺点是需要使用特定的工具才能读取和处理数据。

3. 列式存储格式（Columnar Storage）：将数据按列而非按行存储。列式存储格式的优点是可以更高效地进行数据压缩和查询，尤其是对于复杂的分析查询，但缺点是写入性能较差。

4. 行式存储格式（Row Storage）：将数据按行而非按列存储。行式存储格式的优点是写入性能较好，但对于复杂的分析查询性能较差。

使用不同的数据保存格式取决于数据的特点和应用场景，例如文本文件格式适合简单查询和数据导出，存储格式文件适合复杂查询和大规模数据分析，而列式存储格式则适合存储海量数据并进行高效的分析查询。

hive中orc的格式会减小文件存储大小吗

是的，使用 ORC 格式可以显著减小 Hive 中数据的存储大小。ORC（Optimized Row Columnar）是一种面向列的数据存储格式，它采用了列式存储和压缩等技术，能够更加高效地存储数据。相比于传统的文本存储格式，使用 ORC 格式可以将数据的存储大小减小约 75% 左右。

ORC 格式的存储优点主要体现在以下几个方面：
- 列式存储：存储时只存储每列的数据，而不是行，避免了不必要的重复数据的存储。
- 压缩：ORC 格式支持多种压缩算法，包括 Snappy、Zlib、LZO 等，可以将数据压缩到更小的空间。
- 列式存储和压缩的结合：将列式存储和压缩结合起来，可以减小存储空间的占用。

通过使用 ORC 格式，可以使 Hive 查询更加高效，并且减少存储成本。但是需要注意的是，ORC 格式也有一些缺点，比如写入数据时会比其他格式慢一些，同时在某些情况下可能会对查询性能产生一定的影响。因此，在使用 ORC 格式时，需要根据具体的业务场景进行评估和选择。