使用技巧一：优化查询性能

1、尽量避免全表扫描：查询时应根据条件过滤掉不必要的记录，避免对整个表进行扫描，可以通过建立索引来提高查询效率。

2、合理使用分区：对于大型数据集合，可以通过分区来加速查询，将数据按照特定的列值分割成多个逻辑分区，以减少查询的数据量。

3、合理使用索引：在表上创建合适的索引可以减少查询时间，可通过 Hive 的优化参数设置 index=true 来自动创建索引。

使用技巧二：并行处理加速任务

1、设置合适的并行度：可以通过设置 mapreduce.job.reduces 参数来调整任务的并行度，以提高任务的执行速度。

2、使用并行执行引擎：Hive 可以使用不同的执行引擎，如 Tez、Spark 等，可以根据实际情况选择合适的执行引擎来提高任务的并行度和执行效率。

3、合理设置任务参数：可以通过调整任务的参数，如 mapreduce.map.memory.mb、mapreduce.reduce.memory.mb 等，来优化任务的执行效率。

使用技巧三：数据存储和管理

1、合理选择数据存储格式：Hive 支持多种数据存储格式，如 ORC、PARQUET 等，这些格式能够提供更高的查询性能和压缩比，应根据实际情况选择合适的存储格式。

2、压缩数据以减少存储空间：可以使用 Hive 的压缩功能对数据进行压缩，减少数据占用的存储空间。

3、定期清理不需要的数据：可以使用 Hive 提供的分区和分桶功能，通过删除不需要的分区或桶来释放存储空间。