Hive数据存储主要使用以下格式：行式存储如文本格式（TextFile）和二进制序列化文件（SequenceFile），列式存储如行列式文件（RCFile）、优化的行列式文件（ORCFile）和Apache Parquet。RCFile 和 ORCFile 并不是纯粹的列式存储，它们先基于行对数据表进行分组 (行组)，然后对行组进行列式存储。这些存储格式还具有不同的压缩方式，例如gzip、zlib、snappy和lzo。对于选择存储格式和压缩方式，需要根据数据量和查询频率来考虑。
Hive数据存储格式
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了一种类SQL的查询语言（HiveQL）来处理存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）上的大型数据集，Hive支持多种数据存储格式，包括文本文件、SequenceFile、Avro、Parquet等，下面将详细介绍Hive常用的数据存储格式。
1、文本文件格式
CSV：逗号分隔值格式，每行表示一条记录，字段之间用逗号分隔。
TSV：制表符分隔值格式，与CSV类似，只是字段之间使用制表符进行分隔。
JSON：JavaScript对象表示法，可以使用JSONPath表达式进行查询。
XML：可扩展标记语言，可以使用XPath表达式进行查询。
2、序列化文件格式
SequenceFile：由Hadoop提供的二进制文件格式，用于键值对的存储和检索。
Avro：一种面向数据的序列化系统，具有高度的可伸缩性和灵活性。
Parquet：一种列式存储格式，适用于大数据处理和分析。
3、自定义格式
ORC：优化列式存储格式，是Hive中最常用的数据存储格式之一。
RCFile：一种高效的列式存储格式，适用于压缩和快速查询。
4、其他格式
RCFile：一种高效的列式存储格式，适用于压缩和快速查询。
Extensible Storage Engine (ESE)：一种高性能的列式存储引擎，适用于低延迟查询。
问题与解答：
1、Hive支持哪些数据存储格式？
答：Hive支持多种数据存储格式，包括文本文件格式（如CSV、TSV、JSON、XML）、序列化文件格式（如SequenceFile、Avro、Parquet）、自定义格式（如ORC、RCFile）以及其他格式（如ESE）。
2、为什么选择Parquet作为Hive的数据存储格式？
答：选择Parquet作为Hive的数据存储格式有以下几个原因：Parquet是一种列式存储格式，可以有效地压缩数据并提高查询性能；Parquet支持复杂的数据类型和嵌套结构，可以满足各种数据处理需求；Parquet具有较好的兼容性和可扩展性，可以与其他大数据处理框架（如Spark、Impala）无缝集成。
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