Hive内置函数是Hive SQL查询中不可或缺的一部分，它们可以帮助用户执行各种操作，如数据转换、计算和聚合。为了优化Hive内置函数的使用，可以采取以下措施：
- 合理选择数据类型：选择合适的数据类型可以在存储空间和查询效率方面带来优化。例如，将字符串类型转换为整型类型可以节省存储空间并加快查询速度。
- 避免全表扫描：尽量在查询时使用WHERE子句来筛选出需要的数据行，减少不必要的数据读取和处理，从而提高查询性能。
- 使用谓词下推：通过将过滤条件尽量下推到数据源层面，减少数据传输量和计算量。
- 列裁剪：在查询时只读取和处理所需的列，减少数据读取量和计算量，特别适用于列存储格式如Parquet和ORC。
- 合理设置并行度：通过设置参数
hive.exec.parallel为true，开启并发执行，可以提高查询效率。
- 使用索引：虽然Hive的索引不如传统数据库高效，但在某些场景下仍能显著提高查询速度。
- 避免使用COUNT(DISTINCT)：在大数据背景下，因为b列所有的值都会形成以key值，极有可能发生OOM。可以考虑使用Group By或者ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY col)方式代替。
- 处理空值：在查询时，过滤掉所有为NULL的数据，或者查询出空值并给其赋上随机数，避免key值为空导致的数据倾斜问题。
- 小文件处理：在数据源头HDFS中控制小文件产生的个数，比如采用Sequencefile作为表存储格式，不要用textfile。
- 选择合适的存储格式：利用列式存储如ORCFile和Parquet，可以减少读取数据的量，提高查询性能。
通过上述方法，可以显著提升Hive SQL的执行效率和响应速度，从而更有效地利用Hive内置函数进行数据处理和分析。