Hive支持多种数据格式，主要包括以下几种：
- 二进制格式：这是Hive的默认存储格式，包括原始二进制格式（Binary）、压缩二进制格式（Binary Compressed）以及Delta二进制格式（Delta Binary）。
- 文本格式：Hive将数据以文本形式存储在HDFS上，这种格式的文件可以使用任何文本编辑器打开。文本格式支持行分隔符和字段分隔符的定义，便于数据的加载和查询。
- SequenceFile格式：这是一种二进制文件格式，适用于大量小文件的存储。它采用Hadoop的MapFile结构，将数据以键值对的形式存储。
- RCFile格式：这是一种高效的二进制文件格式，适用于大量小文件的存储。它将数据以行组的形式存储，每个行组包含多个行，同时支持数据的压缩。
- ORC文件格式：这是一种高效的列式存储格式，适用于大数据量的分析和查询。它采用列式存储技术，将同一列的数据存储在一起，减少了磁盘I/O操作，提高了查询性能。
- Parquet文件格式：这也是一种高效的列式存储格式，与ORC文件格式类似，但具有更好的可扩展性和兼容性。它支持多种数据类型和压缩算法，适用于大规模数据的存储和查询。
- Avro文件格式：这是一种轻量级的数据序列化系统，适用于大数据的存储和传输。它支持模式进化和数据压缩，具有高效的数据结构和索引机制。
- JSON文件格式：这是一种轻量级的文本格式，适用于存储半结构化数据。它支持嵌套数据和数组，便于数据的解析和处理。
- CSV文件格式：这是一种常见的文本格式，适用于存储结构化数据。它采用逗号分隔字段值，支持简单的数据解析和处理。
此外，Hive还支持通过第三方工具或库将其他格式的数据转换为Hive支持的格式，以便在Hive中进行存储和查询。例如，可以使用Apache NiFi、Apache Spark等工具将数据从关系型数据库、NoSQL数据库或其他数据源导入Hive。