Hive的CLUSTER BY子句用于对查询结果进行分组，以便在后续操作中进行聚合或排序。它对存储的影响主要体现在以下几个方面：

数据本地性：CLUSTER BY可以使得相同分组的数据存储在相邻的节点上，从而提高数据本地性。这有助于减少数据在网络中的传输，提高查询性能。

存储结构：Hive默认将数据按照表的分区进行存储。当使用CLUSTER BY时，Hive会尝试将属于同一分区的数据存储在一起。这可能会导致某些节点的存储空间被占用得更满，因为相同分组的数据会被集中存储。

数据倾斜：如果CLUSTER BY选择的列存在数据倾斜，即某些值出现的频率远高于其他值，那么这些值所在的分区将会包含更多的数据。这可能导致存储空间的浪费，以及查询性能的下降。

索引：虽然Hive本身不支持基于CLUSTER BY的索引，但通过合理地选择CLUSTER BY的列，可以间接地提高查询性能。例如，如果经常根据某个列进行查询，那么将该列作为CLUSTER BY的列可能会提高数据本地性，从而提高查询速度。

总之，Hive的CLUSTER BY子句对存储的影响主要表现在数据本地性、存储结构、数据倾斜和索引等方面。在实际使用中，需要根据具体场景选择合适的CLUSTER BY策略，以平衡存储效率和查询性能。