1. 使用模式，例如访问 50 列中的 5 列，而不是访问大多数列。
2. 可并行处理的可分裂性。
3. 块压缩节省存储空间 vs 读/写/传输性能
4. 模式演化以添加字段，修改字段和重命名字段。

　　CSV 文件

　　CSV 文件通常用于在 Hadoop 和外部系统之间交换数据。CSV 是可读和可解析的。 CSV 可以方便地用于从数据库到 Hadoop 或到分析数据库的批量加载。在 Hadoop 中使用 CSV 文件时，不包括页眉或页脚行。文件的每一行都应包含记录。CSV 文件对模式评估的支持是有限的，因为新字段只能附加到记录的结尾，并且现有字段不能受到限制。CSV 文件不支持块压缩，因此压缩 CSV 文件会有明显的读取性能成本。

　　JSON 文件

　　JSON 记录与 JSON 文件不同；每一行都是其 JSON 记录。由于 JSON 将模式和数据一起存储在每个记录中，因此它能够实现完整的模式演进和可拆分性。此外，JSON 文件不支持块级压缩。

　　序列文件

　　序列文件以与 CSV 文件类似的结构用二进制格式存储数据。像 CSV 一样，序列文件不存储元数据，因此只有模式进化才将新字段附加到记录的末尾。与 CSV 文件不同，序列文件确实支持块压缩。序列文件也是可拆分的。序列文件可以用于解决“小文件问题”，方式是通过组合较小的通过存储文件名作为键和文件内容作为值的 XML 文件。由于读取序列文件的复杂性，它们更适合用于在飞行中的（即中间的）数据存储。

　　注意：序列文件是以 Java 为中心的，不能跨平台使用。

　　Avro 文件

　　适合于有模式的长期存储。Avro 文件存储具有数据的元数据，但也允许指定用于读取文件的独立模式。启用完全的模式进化支持，允许你通过定义新的独立模式重命名、添加和删除字段以及更改字段的数据类型。Avro 文件以 JSON 格式定义模式，数据将采用二进制 JSON 格式。Avro 文件也是可拆分的，并支持块压缩。更适合需要行级访问的使用模式。这意味着查询该行中的所有列。不适用于行有 50+ 列，但使用模式只需要访问 10 个或更少的列。Parquet 文件格式更适合这个列访问使用模式。

　　Columnar 格式，例如 RCFile，ORC

　　RDBM 以面向行的方式存储记录，因为这对于需要在获取许多列的记录的情况下是高效的。如果在向磁盘写入记录时已知所有列值，则面向行的写也是有效的。但是这种方法不能有效地获取行中的仅 10％ 的列或者在写入时所有列值都不知道的情况。这是 Columnar 文件更有意义的地方。所以 Columnar 格式在以下情况下工作良好

• 在不属于查询的列上跳过 I / O 和解压缩
• 用于仅访问列的一小部分的查询。
• 用于数据仓库型应用程序，其中用户想要在大量记录上聚合某些列。

　　RC 和 ORC 格式是专门用 Hive 写的而不是通用作为 Parquet。

　　Parquet 文件

　　Parquet 文件是一个 columnar 文件，如 RC 和 ORC。Parquet 文件支持块压缩并针对查询性能进行了优化，可以从 50 多个列记录中选择 10 个或更少的列。Parquet 文件写入性能比非 columnar 文件格式慢。Parquet 通过允许在最后添加新列，还支持有限的模式演变。Parquet 可以使用 Avro API 和 Avro 架构进行读写。

　　所以，总而言之，相对于其他，你应该会更喜欢序列，Avro 和 Parquet 文件格式；序列文件用于原始和中间存储，Avro 和 Parquet 文件用于处理。