Hive中的posexplode函数用于将数组或map类型的列展开为多行，每行包含一个数组或map元素。在使用posexplode时，可以通过以下方法优化数据结构：
减少数组或map中的元素数量：在插入数据时，尽量减少数组或map中的元素数量，以降低展开后的数据行数。这可以通过合并多个元素或使用更紧凑的数据结构来实现。
使用嵌套的数组或map：在某些情况下，可以使用嵌套的数组或map来表示更复杂的数据结构。这样，可以在不增加额外行的情况下存储更多的信息。但是，这种方法可能会导致查询性能下降，因为Hive需要为每个嵌套级别创建额外的索引。
选择合适的存储格式：使用适当的存储格式（如Parquet、ORC等）可以优化数据的存储和查询性能。这些格式通常支持更高级别的压缩和编码技术，从而减少存储空间和提高查询速度。
分区与分桶：根据数据的特点，合理地使用分区和分桶技术。分区可以将数据分散到不同的节点上，提高查询性能；分桶可以对数据进行预排序，从而加速连接和聚合操作。
使用压缩技术：对数组或map类型的列进行压缩，可以减少存储空间和网络传输开销。Hive支持多种压缩算法，如Snappy、Gzip等。
优化查询逻辑：在编写查询时，尽量避免使用过多的posexplode操作，因为这会导致大量的数据展开。可以考虑使用其他方法，如LATERAL VIEW、EXPLODE等，以实现相同的目标。
调整配置参数：根据集群的资源状况和查询需求，调整Hive的配置参数，如hive.exec.dynamic.partition、hive.exec.dynamic.partition.mode等，以提高查询性能。
总之，优化posexplode后的数据结构需要从多个方面进行考虑，包括数据模型、存储格式、查询逻辑和配置参数等。在实际应用中，可以根据具体需求和场景选择合适的方法进行优化。