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在 Hive 中，有多种常用的数据存储格式，每种格式都有其适用的场景和特点。以下是一些常见的 Hive 数据存储格式：

1. 文本格式（Text Format）：

   • 文件扩展名：.txt, .csv
   • 特点：文本格式是最常见也是最通用的数据存储格式。数据以文本形式存储，易于理解和编辑。然而，文本格式对于大型数据集来说可能不是最高效的存储方式，因为它没有压缩和索引。

2. 序列文件（SequenceFile）：

   • 文件扩展名：.sequencefile
   • 特点：序列文件是一种二进制格式，它允许高效地存储和传输大量数据。序列文件支持键值对和任意数据类型，并且可以进行压缩，提供了更好的性能和存储效率。通常在需要迭代处理和快速读取大型数据集时使用。

3. 列式存储文件（ORC：Optimized Row Columnar）：

   • 文件扩展名：.orc
   • 特点：ORC 是 Hive 的一种列式存储文件格式，优化了查询性能和存储效率。它使用列式存储和索引技术，在查询时只读取需要的列，减少了磁盘 I/O 和数据序列化的开销。ORC 还支持压缩和索引，适用于大型数据集和频繁查询的场景。

4. 分区化的列式存储文件（Partitioned ORC）：

   • 文件扩展名：.orc
   • 特点：分区化的列式存储文件将数据按照分区进行组织和存储，以更好地支持基于分区的查询。使用分区可以减少数据扫描的范围，提高查询性能。它通常与 ORC 格式结合使用，适用于根据特定条件筛选数据的场景。

5. 列族存储文件（Parquet）：

   • 文件扩展名：.parquet
   • 特点：Parquet 是一种高效的列族存储文件格式，支持压缩和高校验。它使用列式存储、编码和压缩技术，以提供更好的查询性能和存储效率。Parquet 还支持嵌套数据结构和复杂类型。它适用于大型数据集和深度分析的场景。

这些存储格式在 Hive 中都有广泛应用，根据具体的场景和需求，选择合适的存储格式可以提高查询性能和存储效率。此外，Hive 还支持其他一些存储格式，如 Avro、RCFile 等，可以根据实际需求选择最合适的格式。

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