1、TEXTFILE

create table if not exists xt_format_text(source string, loginv string, uv string, dt string)row format delimitedstored as textfile;

  插入数据开启压缩：

set hive.exec.compress.output=true;set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;insert overwrite table xt_format_text select * from xt_test3;

2、SEQUENCEFILE

  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。

create table if not exists xt_format_sequencefile(source string, loginv string, uv string, dt string)row format delimitedstored as sequencefile;

插入数据开启压缩：

set hive.exec.compress.output=true;  set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;SET mapred.output.compression.type=BLOCK;insert overwrite table xt_format_sequencefile select * from xt_format_text;

3、RCFILE

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

create table if not exists xt_format_rcfile(source string, loginv string, uv string, dt string)row format delimited  #rcfile时 会自动忽略这个，而使用 ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.columnar.ColumnarSerDe' 这个SerDe.stored as rcfile;

插入数据开启压缩：

set hive.exec.compress.output=true; set mapred.output.compress=true;#注意：hive不依赖这个设置,只依赖于hive.exec.compress.output的设置值。set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;insert overwrite table xt_format_rcfile select * from xt_format_sequencefile ;

4、AVRO

CREATE TABLE xt_format_avro  COMMENT "just drop the schema right into the HQL"  ROW FORMAT SERDE  'org.apache.hadoop.hive.serde2.avro.AvroSerDe'  STORED AS INPUTFORMAT  'org.apache.hadoop.hive.ql.io.avro.AvroContainerInputFormat'  OUTPUTFORMAT  'org.apache.hadoop.hive.ql.io.avro.AvroContainerOutputFormat'  TBLPROPERTIES (    'avro.schema.literal'='{      "namespace": "com.letv.bigdata.dataplatform",      "name": "xt_avro_format_test",      "type": "record",      "fields": [ { "name":"source","type":"string"},{ "name":"loginv","type":"string"},{ "name":"uv","type":"string"},{ "name":"dt", "type":"string"}]}');

5、ORC 文件格式（The Optimized Row Columnar (ORC)）

create table if not exists xt_format_orcfile(source string, loginv string, uv string, dt string)stored as orc;

实际例子：

CREATE  TABLE xt_tds_did_user_targ_day(  dvc_id string,   user_id string,   p1 string,   p2 string,   p3 string,   prod_code string,   login_ip string,   cntry_name string,   area_name string,   prov_name string,   city_name string,   chnl_type string,   chnl_type_name string,   chnl_code string,   chnl_name string,   login_ref string,   net_type string,   oper_sys string,   oper_sys_ver string,   dvc_brand string,   dvc_model string,   dvc_type string,   dvc_dpi string,   brows_name string,   login_ts bigint,   first_login_date string,   first_app_ver string,   last_login_date string,   last_app_ver string,   evil_ip bigint,   pv bigint,   input_pv bigint,   ins_pv bigint,   qry_pv bigint,   outs_pv bigint,   coop_pv bigint,   vv bigint,   cv bigint,   pt bigint,   vod_vv bigint,   vod_cv bigint,   vod_pt bigint,   live_vv bigint,   live_cv bigint,   live_pt bigint,   ca_vv bigint,   ca_cv bigint,   ca_pt bigint,   try_vv bigint,   try_cv bigint,   try_pt bigint,   pay_vv bigint,   pay_cv bigint,   pay_pt bigint,   off_vv bigint,   off_cv bigint,   off_pt bigint,   block_ts bigint,   drag_ts bigint,   drag_ahd_ts bigint,   drag_bwd_ts bigint,   click_ts bigint,   instl_ts bigint,   stup_ts bigint,   movie_vv bigint,   movie_cv bigint,   movie_pt bigint,   tvp_vv bigint,   tvp_cv bigint,   tvp_pt bigint,   cartn_vv bigint,   cartn_cv bigint,   cartn_pt bigint,   var_vv bigint,   var_cv bigint,   var_pt bigint,   amuse_vv bigint,   amuse_cv bigint,   amuse_pt bigint,   sport_vv bigint,   sport_cv bigint,   sport_pt bigint,   music_vv bigint,   music_cv bigint,   music_pt bigint,   fin_vv bigint,   fin_cv bigint,   fin_pt bigint,   hot_vv bigint,   hot_cv bigint,   hot_pt bigint)PARTITIONED BY (   dt string,   pf string) STORED AS RCFILE;set hive.exec.compress.output=true;set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;insert overwrite table xt_tds_did_user_targ_day partition(dt='20150425',pf='tv') select dvc_id, user_id, p1, p2, p3, prod_code, login_ip, cntry_name, area_name, prov_name, city_name, chnl_type, chnl_type_name, chnl_code, chnl_name, login_ref, net_type, oper_sys, oper_sys_ver, dvc_brand, dvc_model, dvc_type, dvc_dpi, brows_name, login_ts, first_login_date, first_app_ver, last_login_date, last_app_ver, evil_ip, pv, input_pv, ins_pv, qry_pv, outs_pv, coop_pv, vv, cv, pt, vod_vv, vod_cv, vod_pt, live_vv, live_cv, live_pt, ca_vv, ca_cv, ca_pt, try_vv, try_cv, try_pt, pay_vv, pay_cv, pay_pt, off_vv, off_cv, off_pt, block_ts, drag_ts, drag_ahd_ts, drag_bwd_ts, click_ts, instl_ts, stup_ts, movie_vv, movie_cv, movie_pt, tvp_vv, tvp_cv, tvp_pt, cartn_vv, cartn_cv, cartn_pt, var_vv, var_cv, var_pt, amuse_vv, amuse_cv, amuse_pt, sport_vv, sport_cv, sport_pt, music_vv, music_cv, music_pt, fin_vv, fin_cv, fin_pt, hot_vv, hot_cv, hot_pt from data_tds.tds_did_user_targ_day where dt='20150425' and pf='tv';