Hive关键字查询的效率取决于多个因素，包括数据量、表结构、查询优化等。通过合理的优化策略，可以显著提高Hive关键字查询的效率。以下是一些优化Hive关键字查询效率的方法：
Hive关键字查询效率优化方法
- 开启FetchTask：对于简单的查询语句，开启Fetch Task功能可以直接从HDFS文件系统中进行查询输出数据，从而提高效率。
- 合并中间表：将共同的中间结果集抽取到一个Hive表中去，减少JOIN操作的数据量。
- 合理使用分区表：通过数据分区显著减少查询时需要扫描的数据量。
- 使用合适的数据类型：选择合适的数据类型可以在存储空间和查询效率方面带来优化。
- 避免全表扫描：尽量使用WHERE子句来筛选出需要的数据行，减少不必要的数据读取和处理。
- JVM重用：在Hadoop的mapre-site.xml文件中进行设置，使得JVM实例在同一个JOB中重新使用，减少启动开销。
- speculative execution：当所有task都开始运行之后，Job Tracker会统计所有任务的平均进度，如果某个task执行比总体任务的平均执行要慢，此时会启动一个新的任务，原有任务和新任务哪个先执行完就把另外一个kill掉。
注意事项
- 在使用索引时，需要注意索引会占用额外的存储空间，并且会影响数据的插入和更新速度。
通过上述方法，可以在很大程度上提高Hive关键字查询的效率。需要注意的是，不同的数据集和应用场景可能需要不同的优化策略，因此在实际操作中需要根据具体情况进行调整。