hive包含的文件存储格式有：textFile、SequenceFile、RCfile、ORCFile，parquet。
textFile：
默认的文件格式，行存储。
优点：最简单的数据格式，便于和其它工具（pig，grep，awk）共享数据，便于查看和编辑；加载快；
缺点：存储空间占用较大，I/O性能低；不可对数据进行切割、合并，不能进行并行操作；
适用于小型查询，测试操作等。
sequqnceFile：
键值对形式存储的二进制文本格式，行存储。
优点：可压缩、可分割。优化I/O性能；可并行操作；
缺点：存储空间占用最大，只局限于hadoop生态使用；
适用于小数据，大部分都是列查询的操作。
RCFile：
行列式存储。先将数据按行分块，每一个块数据转换成一个Record对象，避免读取一条数据需要读取多个block；然后块数据按列存储。
优点：可压缩，高效的列存储，查询速度较快；
缺点：加载时性能消耗较大，全量数据读取时性能较低。
ORCFile：
优化后的RCFile，优缺点与RCFile类似，查询效率最高。
适用于hive中、大型的存储和查询。
Parquet：
列存储。
优点：更高效的压缩和编码；不与任何数据处理技术绑定，可用于多种数据处理框架。
缺点：不支持update，insert，delete，ACID
适用于字段非常多，无更新，只读取部分列数据。
总结：
表的字段个数不多时文件按块进行压缩，行存储比较高效；
表的字段个数成百上千时，且只需要个别字段的查询时，列存储可较大提高效率；
数据仓库一次写入，多次读取，orc格式比较有优势。