在Hive中，并行执行是通过将任务分解成多个子任务，并在集群中的多个节点上同时执行这些子任务来实现的。这样可以利用集群中的多个资源并行处理数据，提高作业的执行效率。
Hive使用MapReduce来实现并行执行。在Hive中，查询会被转换为一系列的MapReduce任务，每个任务会被分配给集群中的不同节点并行执行。每个节点上的任务会处理数据的不同部分，然后将结果合并到一起。
除了MapReduce之外，Hive还支持Tez引擎和Spark引擎来实现并行执行。Tez引擎是一种更高效的并行执行框架，可以减少任务之间的通信开销，提高作业的执行速度。Spark引擎则是基于内存计算的并行执行引擎，可以更快地处理数据，并提供更加灵活的API。
总的来说，Hive中的并行执行通过将任务分解成多个子任务，并在集群中的多个节点上同时执行这些子任务来实现，并可以选择不同的执行引擎来提高作业的执行效率。