hive当中的存储格式和压缩格式有哪些,详细的说明一下

Hive中的存储格式包括文本格式、序列化格式、列式存储格式、ORC格式、Parquet格式等。其中，文本格式是最常用的存储格式，但是效率较低；序列化格式可以提高效率，但是不易读取；列式存储格式可以提高查询效率，但是不易更新；ORC格式和Parquet格式都是列式存储格式的一种，可以提高查询效率和压缩比，但是需要较高的硬件要求。压缩格式包括Snappy、LZO、Gzip等，可以提高存储效率和查询效率，但是会增加CPU的负担。

相关问题

hive orc存储格式

Hive ORC（Optimized Row Columnar）存储格式是一种在Apache Hive中使用的高效列式存储格式。它将数据按列存储，以提供更好的压缩比率和查询性能。

ORC存储格式具有以下特点：
1. 列存储：数据按列组织，可以只读取查询所需的列，减少了I/O开销。
2. 压缩：ORC使用多种压缩算法（如Snappy、Zlib等）进行数据压缩，以减小存储空间和提高读取性能。
3. 列式存储索引：ORC存储格式使用索引来跟踪每个列中的数据，以便在查询时进行快速定位。
4. 合并文件：ORC支持合并小文件，可以减少存储开销和提高查询性能。
5. 数据类型支持：ORC支持Hive中的多种数据类型，包括基本数据类型和复杂数据类型（如数组、结构体等）。
6. 谓词下推：ORC支持将查询中的谓词下推到存储文件中，以减少读取的数据量。

使用ORC存储格式可以提高Hive查询的性能和效率，并减少存储空间的占用。

hive默认存储格式

Hive 默认的存储格式是文本格式 (TextFile)。在 Hive 中，数据以文本形式存储在 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 上，默认使用的是行分隔符为换行符的文本文件。这种存储格式适用于大多数情况，但在处理大型数据集时可能会导致性能问题。Hive 也支持其他存储格式，如列式存储格式 (如 ORC 和 Parquet) 和序列文件格式 (SequenceFile)，这些格式能够提供更高的查询性能和更高的压缩率。可以通过设置表属性或者使用特定的存储格式函数来指定不同的存储格式。