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在Hive中，常见的文件存储格式包括TestFile、SequenceFile、RcFile、ORC、Parquet和AVRO。默认的文件存储格式是TestFile，如果在建表时不指定存储格式，则导入数据时会直接把数据文件拷贝到HDFS上不进行处理。除TestFile外的其他格式的表不能直接从本地文件导入数据，数据要先导入到TestFile格式的表中，然后再从表中用insert导入到其他格式的表中。
- TestFile格式：这是Hive的默认文件格式，文件存储方式为正常的文本格式。以TestFile文件格式存储的表，在HDFS上可直接查看到数据。可结合Gzip、Bzip2使用（系统自动检查，执行查询时自动解压），但是使用这种方式，Hive不会对数据进行切分，无法对数据进行并行操作。存储方式为行存储，优势在于可使用任意的分割符进行分割，在HDFS上可查可标记，加载速度较快。劣势在于不会对数据进行压缩处理，存储空间较大、磁盘开销大、数据解析开销大。
- SequenceFile格式：需在建表时指定stored as sequencefile。文件存储方式为二进制文件，以键值对的形式序列化到文件中。以SequenceFile文件格式存储的表会对数据进行压缩处理，在HDFS上的数据为二进制格式，不可直接查看。可与record、none、block（块级别压缩）配合使用，默认为record，但record的压缩率低，一般建议使用block压缩。存储方式为行存储，优势在于存储时候会对数据进行压缩处理，存储空间小，支持文件切割分片，查询速度比TestFile速度快。劣势在于无法可视化展示数据，不可以直接使用load命令对数据进行加载，自身的压缩算法占用一定的空间。
- RcFile格式：需在建表时指定stored as rcfile。文件存储方式为二进制文件。以RcFile文件格式存储的表也会对数据进行压缩处理，在HDFS上以二进制格式存储，不可直接查看。RCFILE是一种行列存储相结合的存储方式，该存储结构遵循的是“先水平划分，再垂直划分”的设计原则。
- ORC格式：这是一种高效的存储格式，相比传统的行存储或者列存储，它能够在读取、写入和处理数据等多个方面提供更高的效率。
- Parquet格式：这也是一种高效的存储格式，适合在Hadoop、Hive等大数据处理框架中使用。
总的来说，Hive支持多种文件存储格式，具体选择哪种格式取决于具体的使用场景和需求。
需要注意的是Hive数据倾斜是指在Hive执行Map/Reduce程序时，某些Reduce节点的执行时间明显长于其他节点，导致整个程序的执行时间增加。这通常发生在某些key值的数据量比其他key值大很多的情况下，因为这些key值会被分发到同一个Reduce节点进行处理，从而导致该节点处理的数据量过大。
数据倾斜通常出现在Hive执行的SQL语句中包含join、group by、count distinct等操作时。为了避免数据倾斜，可以采取一些处理方式，例如设置hive.map.aggr=true（默认开启）进行部分聚合操作，或者设置hive.groupby.skewindata=true（默认关闭）进行负载均衡等。
下一期具体分析负载均衡。一起加油！！！
