處理Hive關聯數據量很大的情況，可以嘗試以下方法：
1. 數據分區：對數據進行合適的分區，可以減少查詢時需要掃描的數據量，提高查詢效率。
2. 建立索引：在關聯的字段上建立索引，可以加快查詢速度。
3. 使用壓縮：對數據進行壓縮存儲，減少磁盤空間占用和IO操作，提高數據處理效率。
4. 數據傾斜處理：如果存在數據傾斜的情況，可以對數據做一些預處理，如調整數據分布或使用JOIN的優化方式。
5. 調優配置參數：根據集群的硬件配置和數據量大小，調整Hive的相關參數以優化查詢性能。
6. 數據分析和優化：通過分析查詢計劃和數據分布情況，優化查詢語句和數據處理流程，提高查詢效率。
7. 使用外部存儲：將數據存儲在外部存儲系統中，如HDFS，可以提高數據的可擴展性和查詢性能。
通過以上方法，可以更好地處理Hive關聯數據量很大的情況，提高數據處理和查詢效率。
