Hive文件存储格式包括以下几类：
1、TEXTFILE
2、SEQUENCEFILE
3、RCFILE
4、ORCFILE
其中TEXTFILE为默认格式，建表时不指定默认为这个格式，导入数据时会直接把数据文件拷贝到hdfs上不进行处理。
SEQUENCEFILE，RCFILE，ORCFILE格式的表不能直接从本地文件导入数据，数据要先导入到textfile格式的表中，然后再从表中用insert导入SequenceFile,RCFile,ORCFile表中。

更多用法，一定要去看官网啊！！！
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DDL

一、TEXTFILE 格式
默认格式，数据不做压缩，磁盘开销大，数据解析开销大。可结合Gzip、Bzip2使用(系统自动检查，执行查询时自动解压)，但使用这种方式，Hive不会对数据进行切分，从而无法对数据进行并行操作。

　　示例：

create table if not exists textfile_table(
site string,
url string,
pv bigint,
label string)
row format delimited fields terminated by '\t'
stored as textfile;

插入数据操作：

Hive> Hive.exec.compress.output=true; 
Hive> set mapred.output.compress=true; 
Hive> set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec; 
Hive> set io.compression.codecs=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec; 
Hive> insert overwrite table textfile_table select * from textfile_table;

二、SEQUENCEFILE 格式
SequenceFile是Hadoop API提供的一种二进制文件支持，其具有使用方便、可分割、可压缩的特点。
SequenceFile支持三种压缩选择：NONE，RECORD，BLOCK。Record压缩率低，一般建议使用BLOCK压缩。
示例：

create table if not exists seqfile_table(
site string,
url string,
pv bigint,
label string)
row format delimited
fields terminated by '\t'
stored as sequencefile;

插入数据操作：

Hive> set Hive.exec.compress.output=true; 
Hive> set mapred.output.compress=true; 
Hive> set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec; 
Hive> set io.compression.codecs=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec; 
Hive> SET mapred.output.compression.type=BLOCK;
Hive> insert overwrite table seqfile_table select * from textfile_table;

三、RCFILE 文件格式
RCFILE是一种行列存储相结合的存储方式。首先，其将数据按行分块，保证同一个record在一个块上，避免读一个记录需要读取多个block。
其次，块数据列式存储，有利于数据压缩和快速的列存取。
RCFILE文件示例：

create table if not exists rcfile_table(
site string,
url string,
pv bigint,
label string)
row format delimited
fields terminated by '\t'
stored as rcfile;

插入数据操作：

Hive> set Hive.exec.compress.output=true; 
Hive> set mapred.output.compress=true; 
Hive> set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec; 
Hive> set io.compression.codecs=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec; 
Hive> insert overwrite table rcfile_table select * from textfile_table;

四、ORCFILE()
以后补充

五、再看TEXTFILE、SEQUENCEFILE、RCFILE三种文件的存储情况：
[hadoop@master ~]$ hadoop dfs -dus /user/Hive/warehouse/*
hdfs://master :9000/user/Hive/warehouse/hbase_table_1 0
hdfs://master :9000/user/Hive/warehouse/hbase_table_2 0
hdfs://master :9000/user/Hive/warehouse/orcfile_table 0
hdfs://master :9000/user/Hive/warehouse/rcfile_table 102638073
hdfs://master :9000/user/Hive/warehouse/seqfile_table 112497695
hdfs://master :9000/user/Hive/warehouse/testfile_table 536799616
hdfs://master :9000/user/Hive/warehouse/textfile_table 107308067
[hadoop@singlehadoop ~]$ hadoop dfs -ls /user/Hive/warehouse/*/
-rw-r--r-- 2 hadoop supergroup 51328177 2014-03-20 00:42 /user/Hive/warehouse/rcfile_table/000000_0
-rw-r--r-- 2 hadoop supergroup 51309896 2014-03-20 00:43 /user/Hive/warehouse/rcfile_table/000001_0
-rw-r--r-- 2 hadoop supergroup 56263711 2014-03-20 01:20 /user/Hive/warehouse/seqfile_table/000000_0
-rw-r--r-- 2 hadoop supergroup 56233984 2014-03-20 01:21 /user/Hive/warehouse/seqfile_table/000001_0
-rw-r--r-- 2 hadoop supergroup 536799616 2014-03-19 23:15 /user/Hive/warehouse/testfile_table/weibo.txt
-rw-r--r-- 2 hadoop supergroup 53659758 2014-03-19 23:24 /user/Hive/warehouse/textfile_table/000000_0.gz
-rw-r--r-- 2 hadoop supergroup 53648309 2014-03-19 23:26 /user/Hive/warehouse/textfile_table/000001_1.gz