Hive和Hadoop都支持多种存储格式，这些格式对数据存储、查询性能和压缩效率等方面有不同的优缺点。以下是它们支持的存储格式：
Hive支持的存储格式TEXTFILE：行式存储，默认格式，数据不做压缩，磁盘开销和数据解析开销大。SEQUENCEFILE：行式存储，二进制格式，支持压缩，适合存储大量小文件。ORC：列式存储，优化版RCFile，提供高压缩比和查询性能。PARQUET：列式存储，由Twitter和Cloudera合作开发，支持高效压缩和编码。AVRO：数据序列化格式，支持复杂数据类型和动态模式演变。Hadoop支持的存储格式Text File：以纯文本形式存储数据，简单易用，但读写效率较低。Sequence File Format：将数据序列化并按键值对的方式进行存储，适合存储大量小文件。Avro Format：基于二进制的、自描述的数据序列化格式，支持动态类型和适应性模式。Parquet Format：列式存储格式，适用于大规模数据分析工作负载，提供高效的压缩比和查询性能。ORC Format：列式存储格式，提供高压缩比和查询性能，支持谓词下推和列式存储索引。选择合适的存储格式可以显著提高数据仓库的性能和效率，进而更好地支持大规模数据处理和分析。
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