Hive临时表的数据优化可以从以下几个方面进行：
- 合理设计表结构：在设计Hive临时表时，应该根据数据的特点和查询需求来合理设计表结构，包括选择合适的分区键、分桶键和存储格式等。分区键和分桶键的选择可以有效地减少数据扫描范围，提高查询效率。同时，选择合适的存储格式也可以减少数据的存储空间和I/O开销。
- 使用压缩技术：Hive支持多种压缩技术，如Snappy、Gzip等。使用压缩技术可以减少数据的存储空间和I/O开销，从而提高查询效率。在选择压缩技术时，应该根据数据的特点和查询需求来选择合适的压缩算法。
- 优化查询语句：在编写Hive查询语句时，应该尽量避免使用全表扫描和嵌套循环等低效的查询操作。可以通过使用索引、分区和布隆过滤器等技术来优化查询语句，提高查询效率。
- 合理设置Hive配置参数：Hive的配置参数对查询性能也有很大的影响。例如，可以设置合理的内存分配参数来提高查询任务的并发度，或者设置合适的缓存参数来提高数据的访问速度等。
- 定期维护数据：定期对Hive临时表进行数据清理和维护，如删除过期数据、合并小文件等，可以减少数据的存储空间和I/O开销，从而提高查询效率。
总之，Hive临时表的数据优化需要综合考虑表结构设计、压缩技术、查询语句、Hive配置参数和定期维护等多个方面。通过对这些方面的优化可以提高Hive临时表的查询性能和存储效率。