Hive存储压缩是提高大数据存储效率的关键技术。通过压缩，可以显著减少数据存储空间，从而降低存储成本并提高查询性能。Hive支持多种压缩格式，如Snappy、Gzip和LZO，每种压缩算法都有不同的适用场景。Snappy提供较高的压缩速度，适用于大部分场景，而Gzip则在压缩比方面表现更优，适合用于冷数据存储。LZO则在解压速度方面表现出色，适合需要频繁访问数据的情况。选择合适的压缩格式，可以在保证性能的同时，达到较高的存储节约效果。

Hive3在性能优化方面做了很多改进。首先，Hive3引入了统一的查询引擎，增强了查询执行效率。通过采用Apache Calcite作为优化器，能够更好地生成高效的查询执行计划，减少查询时间。其次，Hive3增强了对ACID操作的支持，使得数据库事务的管理更加高效。此外，Hive3在资源管理方面也有所改进，支持更灵活的资源调度和管理，能够更好地适应大规模集群的需求。

除了引擎优化，Hive3还改进了数据格式的支持，尤其是对ORC（Optimized Row Columnar）格式的支持。ORC格式通过压缩和列式存储显著提高了数据扫描效率，在大数据处理时能够显著减少I/O操作。ORC格式还支持复杂的数据类型，使得它在大数据分析中成为优选的数据格式。利用ORC格式，用户可以在保证高效存储的同时，提升查询性能，减少资源消耗。

在实际应用中，Hive3的优化还表现在针对大规模数据的处理能力上。Hive3提供了对大数据集的分区表和桶表的支持，优化了查询时的过滤和数据定位能力。这意味着，用户在进行大数据分析时，能够更快速地定位数据，减少不必要的计算，从而加快查询速度并降低计算资源的消耗。通过结合数据分区和压缩技术，Hive3能够在大数据环境下实现更高效的存储和处理。