Hive优化的方法主要包括以下几种：
数据分区：将大表按照某个字段进行分区，可以加快查询速度，减少扫描的数据量。
数据压缩：在创建表的时候可以选择合适的压缩算法对数据进行压缩，减小数据存储空间，提高查询效率。
使用索引：Hive支持在某些字段上创建索引，可以加快查询速度，但需要注意索引会增加写入数据的时间。
合理设计数据格式：选择合适的数据格式，如Parquet、ORC等，可以提高数据读取速度。
调整并发度：根据集群资源情况和任务需求，合理设置MapReduce任务的并发度，避免资源浪费和任务阻塞。
分区表join：在进行表连接操作时，尽量使用分区表进行连接，减少数据扫描量，提高查询效率。
统计信息收集：定期收集表的统计信息，优化查询执行计划，提高查询性能。
使用Bucketing：将大表按照某个字段进行划分为多个Bucket，可以提高查询效率和降低数据倾斜的问题。
