简述 Hive的几种存储方式 ？
参考答案：
Hive的存储方式主要可以分为两大类：行式存储和列式存储。以下是Hive支持的几种主要存储格式及其特点：
- TEXTFILE：这是Hive的默认存储格式，采用行式存储方式。每一行就是一条记录，可以使用任意的分隔符进行分割。然而，TEXTFILE不支持压缩，因此可能导致较大的磁盘开销。在查询满足条件的一整行数据时，由于所有列的数据都存储在一起，所以查询速度相对较快。
- SEQUENCEFILE：这也是一种行式存储格式，由Hadoop API提供。它以<key, value>的形式序列化到文件中，支持压缩，因此可以节省存储空间并优化磁盘和I/O性能。同时，SEQUENCEFILE支持文件切割分片，提供了多种压缩方式。
- ORC：这是一种列式存储格式。由于每个字段的数据聚集存储，当只需要查询少数几个字段时，ORC能大大减少读取的数据量。此外，ORC通常具有更高的压缩比，进一步节省了存储空间。这种存储格式在查询性能和数据压缩方面都有很好的表现。
- PARQUET：同样是列式存储格式，PARQUET在数据压缩和查询性能上也有不错的表现。每个字段的数据类型相同，使得可以设计更好的压缩算法。
- AVRO：这也是一种行式存储格式，它带有schema文件格式，使得每行数据呈现为一个map，从而方便添加字段。
- RCFILE：这是一种行列混合的存储格式。数据首先按行分块，然后每个块再按列存储。这种格式结合了行存储和列存储的优点，既能快速查询整行数据，也能在查询少量字段时减少读取的数据量。
总的来说，Hive的存储方式多样，每种格式都有其独特的优点和适用场景。在选择存储格式时，需要根据具体的查询需求、数据特性以及存储成本等因素进行综合考虑。