普通的存储格式，比如我们表格中有abc三列，像mysql按行存储则如下所示
大数据引擎存储中，大部分都是采用列式存储，比如Hive、Hbase
a、b、c各列数据会集中存放在一起，如下所示
Hive中textfile作为缺省的存储格式，采用列式存储，Hive也提供了ORC存储格式，ORC格式能采用更好的压缩算法、更高效的查询。结合了行存储和列式存储的优点
每个ORC文件由1个或多个条带（stripe）组成，每个条带一般是一个HDFS块。每个条带由Index Data、Row Data、 Stripe Footer组成。
Index Data：保存了一些索引信息，记录着每个数据段在stripe中的位置。
Row Data：主要存放数据的地方，一个Rows Data由多个行组构成，每10000行构成一个行组，行组内部以流式形式列式存储，实际上由两部分构成：metadata Stream描述行组的元数据，dataStream数据流。
Stripe Footer：描述各个stream的类型、长度等信息
另外，每个orc文件中除若干个stripe外，还包含file footer（文件脚注）、postscript（描述信息）
file footer：记录每个stripe的行数，每个列的数据类型，每个列的最大值、最小值等信息。
postscript：压缩参数、压缩大小等信息
读取orc文件时，先读取postscript信息，根据postscript记录的filefooter长度信息，解析filefooter，再从filefooter中解析出各个stripe信息，再读取各个stripe。
