Hive優化的方法主要包括以下幾種：
數據分區：將大表按照某個字段進行分區，可以加快查詢速度，減少掃描的數據量。
數據壓縮：在創建表的時候可以選擇合適的壓縮算法對數據進行壓縮，減小數據存儲空間，提高查詢效率。
使用索引：Hive支持在某些字段上創建索引，可以加快查詢速度，但需要注意索引會增加寫入數據的時間。
合理設計數據格式：選擇合適的數據格式，如Parquet、ORC等，可以提高數據讀取速度。
調整并發度：根據集群資源情況和任務需求，合理設置MapReduce任務的并發度，避免資源浪費和任務阻塞。
分區表join：在進行表連接操作時，盡量使用分區表進行連接，減少數據掃描量，提高查詢效率。
統計信息收集：定期收集表的統計信息，優化查詢執行計劃，提高查詢性能。
使用Bucketing：將大表按照某個字段進行劃分為多個Bucket，可以提高查詢效率和降低數據傾斜的問題。
