Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，它可以将结构化的数据文件映射为数据库表，并提供 SQL 查询功能
合理设置递归深度：Hive 默认的递归深度可能不足以处理某些复杂的数据结构。你可以通过调整 hive.exec.dynamic.partition 和 hive.exec.dynamic.partition.mode 参数来增加递归深度。但请注意，过深的递归可能会导致性能下降和栈溢出错误。
使用 UNION ALL：在某些情况下，使用 UNION ALL 可以提高查询性能。UNION ALL 会将多个查询结果直接合并，而不需要对结果进行去重。这样可以减少 Hive 在处理查询时的计算量。
优化数据倾斜：数据倾斜是指查询中的某些分区数据量远大于其他分区，导致部分节点负载过高。你可以通过重新分区、增加分区键或使用 Salting 技术来减轻数据倾斜问题。
使用压缩：对查询结果进行压缩可以减少网络传输和存储空间的开销。Hive 支持多种压缩格式，如 Snappy、Gzip 和 LZO。你可以在查询中添加 ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ... STORED AS ... TBLPROPERTIES ('compression'='...'); 来指定压缩格式。
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 提供了更高效的执行策略。你可以通过调整 hive.execution.engine 参数来选择合适的执行引擎。
优化查询语句：避免使用复杂的子查询、全外连接和聚合操作，尽量使用简单的查询语句。此外，合理使用索引和分区键可以提高查询性能。
增加资源分配：为 Hive 分配更多的计算资源（如 CPU、内存和磁盘空间）可以提高查询性能。你可以在 Hive 配置文件（如 hive-site.xml）中调整相关参数，或在查询中使用 SET 语句临时增加资源分配。
升级 Hive 版本：新版本的 Hive 通常包含性能优化和 bug 修复。确保你使用的是最新版本的 Hive，以便获得最佳性能。
请注意，优化 Hive 递归效率需要根据具体场景进行调整。在进行任何更改之前，请确保充分了解你的数据和查询需求，并在测试环境中验证更改的效果。