Hive Power并不是一个在数据存储领域广泛认知或通用的术语，因此我无法直接提供关于其对存储影响的具体信息。如果您是在询问Hive对存储的影响，我可以提供一些相关的信息。

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它允许用户使用类似于SQL的查询语言（HiveQL）来查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）上的大规模数据集。Hive通过支持多种数据存储格式和压缩技术，如ORC、Parquet等，可以显著提高数据的存储效率和查询性能。例如，ORC文件格式通过列式存储和压缩技术，能够显著减少磁盘I/O，提高读写速度。

在选择数据存储格式时，需要考虑数据的特性、查询需求以及性能要求。例如，如果数据是结构化的，并且需要进行频繁的查询和分析，可以选择ORC格式，因为它提供了更高的存储效率和查询性能。如果数据是半结构化或非结构化的，可以选择TextFile格式或SequenceFile格式。此外，对数据进行压缩可以减少存储空间，提高数据的读取速度。

综上所述，Hive通过其灵活的数据存储选项和优化的存储格式，能够对数据存储产生积极的影响，提高存储效率和查询性能。