Hive中的LIMIT关键字用于限制查询结果的行数
使用分页查询：如果你只需要查询部分数据，可以使用LIMIT关键字进行分页查询。例如，每页显示100条记录，那么可以使用LIMIT 100, 100来查询第二页的数据。这样可以减少每次查询返回的数据量，提高查询效率。
使用索引：Hive支持对查询列创建索引，索引可以加速查询速度。如果你的查询条件中有经常使用的过滤条件，可以考虑为这些列创建索引。但需要注意的是，索引会占用额外的存储空间，并且在数据更新时可能会影响性能。
优化查询语句：检查你的查询语句，确保只查询需要的列，避免使用SELECT *。此外，尽量减少JOIN操作，特别是多表JOIN，因为JOIN操作通常比较耗时。可以考虑使用子查询或者将JOIN操作拆分成多个步骤。
使用分区表：如果你的数据可以按照某个字段进行分区，那么可以考虑使用分区表。分区表可以提高查询效率，因为Hive在查询时只会扫描需要的分区，而不是整个表。
调整配置参数：Hive的性能受到许多配置参数的影响，例如MapReduce任务的内存分配、并行度等。你可以根据集群的硬件资源和查询需求，调整这些配置参数以提高查询性能。
使用Tez或Spark作为执行引擎：Hive默认使用MapReduce作为执行引擎，但Tez和Spark等更先进的执行引擎可以提供更好的性能。你可以尝试将Hive的执行引擎切换到Tez或Spark，以提高查询速度。
数据压缩：如果你的数据量很大，可以考虑使用数据压缩技术来减少存储空间和网络传输的开销。Hive支持多种压缩格式，例如Snappy、Gzip等。
总之，优化Hive的LIMIT查询可以从多个方面进行，包括分页查询、索引、查询语句优化、分区表、配置参数调整、执行引擎切换和数据压缩等。在实际应用中，可以根据具体需求和场景选择合适的优化方法。