Hive stored function 的性能优化是一个复杂的过程，涉及到多个方面的考虑。以下是一些可能的优化建议：
- 合理设计表结构：使用分区表和分桶表可以减少数据扫描量，提高查询效率。
- 优化查询语句：避免使用复杂联接和子查询，通过合理地拆分查询、使用更高效的数据类型和优化统计函数来加快查询速度。
- 使用高效的文件格式：选择ORC、Parquet等优化的列式存储格式，适合大规模数据查询。
- 数据压缩：使用数据压缩技术可以减少数据的存储空间，提高数据读取速度。
- 合理配置参数：根据实际情况调整Hive的配置参数，如MapReduce任务并行度、内存大小、IO缓存等。
- 使用索引：虽然Hive的索引功能相对较弱，但在某些情况下使用索引仍然可以提高查询性能[5]。
- 避免数据倾斜：通过数据倾斜处理、使用合适的数据类型和数据结构、合理地进行分区和分桶等方法，可以有效地优化Hive SQL的性能和资源利用率。
- 合理使用中间表：创建中间表可以避免重复扫描同一个大表，提高处理速度。
- 使用批处理：将循环中的SQL查询改为批处理，减少网络开销和提高处理速度。
需要注意的是，以上建议并不是针对所有情况的通用解决方案，而是需要根据具体的场景和需求进行选择和调整。同时，优化Hive SQL循环的性能还需要不断地监控和分析系统性能，以便及时发现和解决问题。