Hive递归查询可以通过以下方法来提高效率：
合理设置递归深度：在递归查询中，可以通过设置max_recursion_depth参数来限制递归的层数。适当增加递归深度可以提高查询效率，但需要注意不要设置过高，以免导致栈溢出。
使用WITH RECURSIVE子句：Hive支持使用WITH RECURSIVE子句进行递归查询，这可以帮助更好地控制递归过程，提高查询效率。
优化连接条件：在递归查询中，确保使用合适的连接条件，以便快速找到子节点。可以考虑使用JOIN操作符将递归查询与基础查询结合起来，以提高查询效率。
使用索引：在递归查询中，可以考虑在相关字段上创建索引，以加快查找速度。但需要注意的是，Hive中的索引可能会影响插入和更新操作的性能，因此在创建索引时需要权衡查询性能和写入性能。
分区表：如果数据量很大，可以考虑使用分区表来存储数据。分区表可以提高查询性能，因为Hive在执行查询时会只扫描相关的分区，而不是整个表。
使用物化视图：如果递归查询的结果集很大，可以考虑使用物化视图来存储查询结果。物化视图可以将查询结果预先计算好并存储在表中，从而提高查询效率。
调整Hive配置参数：根据实际情况，可以调整Hive的配置参数，如mapreduce.map.memory.mb、mapreduce.reduce.memory.mb等，以提高查询性能。
并行处理：在集群环境下，可以考虑增加MapReduce任务的并行度，以提高查询性能。可以通过设置mapreduce.job.maps、mapreduce.job.reduces等参数来控制并行度。
分析和优化查询计划：使用EXPLAIN命令分析查询计划，找出性能瓶颈并进行优化。可以考虑使用FILTER子句来减少不必要的数据传输，或者使用UNION ALL代替UNION来减少去重操作。
升级Hive版本：尽量使用最新版本的Hive，因为新版本通常会包含性能优化和bug修复。