Hive中的posexplode函数用于将数组或map类型的列展开为多行，每行包含一个数组或map元素。在处理大数据量时，posexplode可能会导致性能问题，因为它会为每个数组或map元素生成一个新的行。以下是一些建议，可以帮助您在使用posexplode时处理大数据量：
分区表：将数据分区到不同的节点上，这样可以减少单个节点上需要处理的数据量。根据您的查询模式选择合适的分区键。
索引：如果您的表有索引，那么查询时可以直接定位到相关的分区，从而减少处理的数据量。
压缩：使用压缩技术（如Snappy、Gzip等）来减小数据存储空间和提高查询速度。
优化查询：尽量避免在查询中使用posexplode，尤其是在处理大量数据时。如果可能，尝试使用其他方法（如LATERAL VIEW、EXPLODE等）来实现相同的功能。
使用Spark：如果您的Hive集群是基于Spark的，可以考虑将数据迁移到Spark，并使用Spark的DataFrame API来处理大数据量。Spark的DataFrame API通常比Hive的查询语言更高效。
增加资源：为Hive集群分配更多的计算资源（如CPU、内存等），以提高查询性能。
分布式处理：使用Hive的分布式查询功能，将查询任务分发到多个节点上并行处理，从而提高处理速度。
优化数据结构：在可能的情况下，优化数据结构以减少数组或map元素的数量。例如，将多维数组转换为扁平数组，或将嵌套的map结构转换为多个单层map结构。
使用Tez或Spark作为执行引擎：Hive支持使用Tez或Spark作为执行引擎，它们通常比默认的MapReduce执行引擎更高效。根据您的需求选择合适的执行引擎。