Hive处理复杂的JOIN操作和子查询时，可以通过以下方法来优化查询性能：
使用合适的JOIN算法：Hive支持多种JOIN算法，包括MapJoin、SortMergeJoin和BucketMapJoin。根据数据量和数据分布情况选择合适的JOIN算法可以提高性能。
使用合适的JOIN顺序：调整JOIN的顺序可以影响查询性能，可以根据数据分布情况来确定最优的JOIN顺序。
使用合适的分区和索引：在表的设计中使用分区和索引可以加速JOIN操作的执行，尤其是当表中的数据量很大时。
使用合适的表格格式：选择合适的表格格式（如ORC或Parquet）可以减少数据的读取量，从而提高查询性能。
避免不必要的子查询：尽量避免复杂的嵌套子查询，可以将子查询结果存储为临时表或视图，然后再进行JOIN操作。
分阶段处理数据：将复杂的查询拆分成多个阶段，每个阶段完成一部分逻辑，可以降低查询的复杂度和提高性能。
总的来说，优化Hive中复杂的JOIN操作和子查询需要综合考虑数据量、数据分布、查询逻辑等因素，采用合适的策略和技术来提高查询性能。